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在Web挖掘極度盛行的今天，收集大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)已經(jīng)不是問題，而如何在海量數(shù)據(jù)中抽取去噪后的有用數(shù)據(jù)成為要解決的關(guān)鍵問題。本文研究將網(wǎng)站用戶的搜索關(guān)鍵詞分析聚類，作為用戶的興趣、愛好標(biāo)簽，以供運(yùn)營分析人員參考。文中根據(jù)世界知識(shí)或分類體系計(jì)算詞語語義距離后轉(zhuǎn)化為詞語相似度的方法，將詞語間距離依據(jù)詞頻、詞權(quán)重等因子加工計(jì)算出關(guān)鍵詞集合間相似度矩陣后，用歐式距離表示其關(guān)鍵字集的相似度；之后聚類算法利用現(xiàn)有R軟件中開源算法包一一基于隱馬爾科夫模型的depmix算法包進(jìn)行的用戶聚類算法。最終用某搜索引擎用戶的真實(shí)數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)去噪后所得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，并于前臺(tái)展示聚類及用戶周邊相關(guān)結(jié)果。
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