基于DBSCAN优化算法的Web文本聚类：原理、改进与应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化信息爆炸的时代，互联网的迅猛发展使得文本信息呈现出爆发式增长的态势。从社交媒体上用户发布的海量动态、新闻网站不断更新的时事报道，到学术数据库中日益增多的研究文献以及电商平台上琳琅满目的商品描述等，各类文本数据如潮水般涌来。据相关统计，互联网上的文本数据量正以每年数倍的速度递增，如此庞大且持续增长的文本信息，既为我们提供了丰富的知识源泉和商业机遇，也给信息处理与管理带来了前所未有的挑战。如何从这浩如烟海的文本数据中快速、准确地获取有价值的信息，成为了亟待解决的关键问题。

文本聚类技术作为