摘要数据挖掘是现今的研究热点。本次研究着手于新浪微博的数据挖掘，微博作为Web2.0时代新生网络应用形式，在最近几年中得到了迅猛的发展。本文通过新浪微博API获取新浪微博内容，统计某一博主的微博，通过高频词汇提取，构造停用词表，删除不常用词汇，使用TF-IDF值赋予权重，利用同义词表优化向量表，最后利用余弦算法计算文本相似度，使用K-means算法将微博聚类，从而研究聚类文本的特点以及K-means算法在网络文本数据挖掘的优点与不足。64786

毕业论文关键词：聚类  WEB 数据挖掘 K-means 微博 文本相似度

毕业设计说明书（论文）外文摘要

Title  Research on Clustering in WEB Text Mining                             

Abstract

   Data mining is a research hotspot. This study is based on Sina micro-blog data mining, Web 2.0 era as a new network application form , has been developing rapidly in recent years. This paper gets the Sina micro-blog content through the Sina micro-blog API ,and Census the micro-blog, remove common words, use the TF-IDF value to give the weights, using synonym table optimization vector table, finally calculated the similarity table . Using cosine algorithm and K-means algorithm ,we can cluster the micro-blog.Then we want to find advantages and disadvantages of K-means, in order to study the text clustering and K-means algorithm in network text data mining.

Keywords： Clustering  Web  Datamining K-means micro-blog Text similarity 

目   录

1  绪论 1

1.1  研究背景 1

1.1.1  数据挖掘的内容 1

1.1.2  数据挖掘的意义 1

1.1.3 知识发现的过程 2

1.2  聚类分析 2

1.2.1  聚类分析简介 2

1.2.2  研究现状 3

1.2.3  传统的聚类算法概述 3

1.2.4  基于划分的方法 3

1.2.5  基于层次的方法 4

1.2.6  基于密度的方法 4

1.2.7  基于网格的方法 5

1.3  簇间距离的度量方法 5

1.3.1  欧式距离 6

1.3.2  街区距离 6

1.3.3  基于密度的距离 6

2  文本数据的获取及其分词 6

2.1  Web数据获取 7

2.1.1  新浪微博开放平台 7

2.1.2  新浪微博授权机制 8

2.1.3  新浪微博API 9

2.2  Web 数据清理 11

2.2.1  中文分词及其方法 11

2.2.2  分词算法的局限性 12

2.2.3  停用词表 12

2.2.4  盘古分词中文分词算法简介 13

3  聚类算法介绍 13

3.1  文本相似度算法 K-means算法WEB文本挖掘中的聚类研究:http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_72115.html