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.
När det gäller klusterering presenteras en inkrementell hierarkisk textklustermetod som används för att organisera dokument från olika onlinekällor i REF.
Incremental hierarchical clustering of text documents
{'venue': "CIKM '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}