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SOM算法的改进及其在中文文本聚类的应用的开题

报告

一、选题背景

随着互联网时代的到来，信息爆炸，文本信息量急剧增大，为了更

好地获取和管理信息，需要对文本数据进行分类和聚类。文本聚类是一

种文本数据挖掘技术，通过对文本数据的聚类分析，可以帮助人们更好

地理解和利用大量的文本信息。但是由于中文文本的特殊性，如语言的

复杂性和歧义性，导致聚类算法在中文文本聚类中的应用面临一定的挑

战。

SOM（自组织映射）算法是一种有效的聚类算法，它具有计算复杂

度低、处理速度快、运算精度高等优点，但在特征选择、初始参数、收

敛速度等方面存在一定的缺陷。因此，本文将探讨SOM算法的改进及其

在中文文本聚类中的应用。

二、研究目的

本文旨在探讨SOM算法的改进，进一步提高SOM算法在中文文本

聚类中的应用效果。具体目的如下：

1.对SOM算法进行改进，提出一种能够提高算法准确度和收敛速度

的改进方法；

2.在中文文本聚类中应用改进后的SOM算法，评估其效果；

3.比较改进后的SOM算法与其他经典聚类算法在中文文本聚类中的

应用效果，并分析其优缺点。

三、研究内容

本文将重点研究SOM算法的改进及其在中文文本聚类中的应用，具

体内容包括：

1.SOM算法的原理和不足点分析；

2.改进SOM算法的方法探究，如特征选择、参数设置、收敛速度优

化等；

3.中文文本处理方法及特征提取方法的研究，如中文分词算法、TF-

IDF算法等；

4.基于改进后的SOM算法和其他经典聚类算法在中文文本聚类中的

应用实验，评估聚类效果，并进行分析。

四、研究意义

本研究所提出的SOM算法改进方法，可以提高SOM算法在中文文

本聚类中的应用效果，为文本数据的分类和管理提供更好的技术支持。

同时，本文提出的中文文本处理方法和特征提取方法，对于中文文本聚

类研究具有一定的参考价值。本研究对于促进文本数据挖掘技术的发展

和提高文本数据的利用价值具有重要意义。