基于核函数与自适应类别确定的文本聚类算法创新与实践研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化时代，互联网的迅猛发展使得文本数据呈指数级增长态势。从新闻资讯、社交媒体帖子，到学术文献、电子商务评论，各类文本信息充斥在人们的生活与工作中。据统计，全球每天产生的数据量高达数十亿GB，其中文本数据占据了相当大的比重。如此庞大的文本数据，为人们提供了丰富的信息资源，但同时也带来了严峻的处理挑战。如何从海量的文本数据中快速、准确地获取有价值的信息，成为了信息领域亟待解决的关键问题。

文本聚类作为一种重要的文本处理技术，在这一背景下应运而生。它是将文本数据集合按照一定的规则划分为若干类别的无监督学习