随着互联网的迅猛发展，信息的爆炸式增加，信息超载问题变的越来越严重，信息的更新率也越来越高，用户在信息海洋里查找信息就像大海捞针一样。搜索引擎服务应运而生，在一定程度上满足了用户查找信息的需要。然而互联网的深入发展和搜索引擎日趋庞大，进一步凸现出海量信息和人们获取所需信息能力的矛盾。那么，如何从中获取特定内容的信息和知识成为摆在人们面前的一道难题。面对互联网时代庞杂无序的海量信息，智能高效地处理和深层次综合利用信息离不开文本挖掘技术。

　　聚类作为一种只是发现的重要方法，是数据挖掘中一项重要的研究课题，它广泛地与中文信息处理技术相结合，应用于网络信息处理中以满足用户快捷地从互联网获得自己需要的信息资源，文本聚类则是聚类问题在文本挖掘中的有效应用，是文本挖掘的重要内容之一。

　　灵玖软件NLPIRParser智能文本聚类主要是依据著名的聚类假设：同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不 需要训练过程，以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段。

　　灵玖软件NLPIRParser智能文本聚类主要手法：

　　1基于划分的方法

　　基于划分的聚类算法(Partitioning Method)是文本聚类应用中最为普遍的算法。方法将数据集合分成若干个子集，它根据设定的划分数目k选出k个初始聚类中心，得到一个初始划分，然后采用迭代重定位技术，反复在k个簇之间重新计算每个簇的聚类中心，并重新分配每个簇中的对象，以改进划分的质量。

　　2基于层次的方法

　　基于层次的聚类算法(Hierarchical Method)又叫“分级聚类算法”或“树聚类”，它通过分解给定的数据对象集来创建一个层次。这种聚类方法有两种基本的技术途径：一是先把每个对象看作一个簇，然后逐步对簇进行合并，直到所有对象合为一个簇，或满足一定条件为止;二是把所有对象看成一类，根据一些规则不断选择一个簇进行分解，直到满足一些预定的条件，如类的数目达到了预定值，或两个最近簇的距离达到阈值等。

　　3基于密度的方法

　　基于密度的聚类算法(Density-Based Clustering Method)，其主要思想是：只要邻近区域的对象或数据点的数目超过某个阈值，就继续聚类。即对给定类中的每个数据点，在一个给定范围的区域中至少包含某个数目的点，这样就能很好的过滤掉“噪声”数据，发现任意形状的簇。其基本出发点是，寻找低密度区域分离的高密度区域。

　　4基于网格的方法

　　基于网格的算法(Grid-Based Clustering Method)把对象空间量化为有限数目的单元，形成了一个网络结构。所用的聚类操作都在整个网络结构即量化的空间上进行。

　　5基于模型的方法

　　基于模型的算法(Model-Based Clustering Method)试图优化给定的数据和某些数学模型之间的适应性。这样的算法经常是基于这样的假设，数据是根据潜在的概率分布生成的。它通过为每个聚类假设一个模型来发现符合相应模型的数据对象。根据标准统计方法并综合考虑“噪声”或异常数据，该方法可以自动确定聚类个数，从而得到鲁棒性较好的聚类方法。

　　灵玖软件NLPIRParser智能文本聚类结合了以上的各种算法，大大提高了文本的聚合速度和精度，提高了产品用户体验度，得到了客户的高度认可。