Inkrementella hierarkiska textdokument kluster algoritmer är viktiga för att organisera dokument som genereras från strömmande on-line källor, såsom, Newswire och Bloggar. Detta är dock ett relativt outforskat område i textdokumentet som samlar litteratur. Populära inkrementella hierarkiska klusteralgoritmer, nämligen Cobweb och Classit, har inte i stor utsträckning använts med textdokumentdata. Vi diskuterar varför dessa algoritmer i den nuvarande formen inte lämpar sig för textklustring och föreslår en alternativ formulering som innehåller ändringar i algoritmens underliggande fördelningsantagande för att överensstämma med data. Både den ursprungliga Classit algoritmen och vår föreslagna algoritm utvärderas med hjälp av Reuters newswire artiklar och Ohsumed dataset.
En inkrementell hierarkisk textkluster metod för att organisera dokument från olika on-line källor presenteras i REF.
Incremental hierarchical clustering of text documents
{'venue': "CIKM '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}