文档聚类（Document Clustering）就是对文本信息的聚类，最初用来研究提高信息检索的查准率和查全率，或作为查找最相似文档的有效方法。
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The method of Web documents clustering, which is a main branch of web mining, may be an excellent solution.
作为Web挖掘重要手段的Web文档聚类方法,能够较好的解决这一问题。
参考来源 - 面向B2C的Web文档聚类系统研究And then a text clustering method based on max-min distance is proposed.
并根据该新的初始中新选择方法得到一个基于最大最小距离的文档聚类算法。
参考来源 - 基于划分的聚类算法及其在Web挖掘中的应用·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
文档聚类是实现话题检测与跟踪的重要方法。
Text clustering is an important technology for Topic Detection and Tracking.
提出了一种基于XML文档聚类的XML近似查询算法。
An approximate XML query algorithm based on clustering of XML documents is proposed.
为此本文提出了一种基于文档聚类的网络辅助浏览技术。
So the paper puts forward an Internet browsing assisted technology based on documental clustering.
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