HITS算法赋能文本聚类结果特征提取：理论、实践与创新.docx

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2025-09-22 发布于上海
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HITS算法赋能文本聚类结果特征提取：理论、实践与创新

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今信息爆炸的时代，文本数据呈指数级增长，如何从海量的文本中提取有价值的信息成为了自然语言处理领域的关键任务。文本聚类作为一种无监督的机器学习技术，能够将文本集合按照内容的相似性划分为不同的类别，有助于人们快速理解和组织大规模的文本数据。例如在新闻领域，通过文本聚类可以将大量的新闻报道自动分类为政治、经济、体育、娱乐等不同主题，方便用户浏览和检索感兴趣的信息。

文本聚类结果特征提取则是文本聚类后续分析的重要环节，它旨在从聚类后的文本集合中提取出能够代表该类文本核心内容和特征的信息。准确的特征提取可以帮助