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向量空间模型下文本聚类算法的深度剖析与实践探索.docx

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    向量空间模型下文本聚类算法的深度剖析与实践探索

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，随着互联网的迅猛发展，信息呈爆炸式增长态势。大量的文本数据如潮水般涌现，涵盖新闻资讯、学术文献、社交媒体内容、电子商务评论等各个领域。面对如此海量的文本信息，如何高效地组织、管理和分析这些数据，从中提取有价值的知识，成为了亟待解决的关键问题。

    文本聚类作为自然语言处理和数据挖掘领域的重要研究方向，旨在将文本集合按照内容的相似性划分为不同的簇，使得同一簇内的文本具有较高的相似度，而不同簇之间的文本相似度较低。文本聚类在众多领域有着广泛且重要的应用。在信息检索方面，通过对文档进行聚类，可以提高检索

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