Abstract Clustering text dataströmmar är en viktig fråga i data mining community och har ett antal applikationer såsom nyhetsgrupp filtrering, text krypning, dokument organisation och ämnesdetektering och spårning etc. Men de flesta metoder är likhetsbaserade metoder och använder endast TF * IDF systemet för att representera semantik av textdata och ofta leder till dålig klusterkvalitet. Nyligen hävdar forskare att semantisk utjämningsmodell är effektivare än den befintliga TF * IDF system för att förbättra textkluster kvalitet. Den befintliga semantiska utjämningsmodellen är dock inte lämplig för dynamiska textdatakontext. I det här dokumentet utvidgar vi den semantiska utjämningsmodellen till textdataströmmar först och främst. Baserat på den utökade modellen presenterar vi sedan två online kluster algoritmer OCTS och OCTSM för kluster av massiva textdataströmmar. I båda algoritmerna presenterar vi också en ny klusterstatistikstruktur kallad klusterprofil som kan fånga upp semantiken hos textdataströmmar dynamiskt och samtidigt påskynda klusterprocessen. Vissa effektiva implementationer för våra algoritmer ges också. Slutligen presenterar vi en serie experimentella resultat som illustrerar effektiviteten i vår teknik.
I REF, Liu et.al diskutera om kluster text dataströmmar.
Clustering Text Data Streams
{'venue': 'Journal of Computer Science and Technology', 'journal': 'Journal of Computer Science and Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}