WawaKMeans算法：关键词聚类与提取示例

关键词提取算法是一种在文本数据中自动识别并选择最能代表文档主题或主要内容的关键字的技术。它在信息检索、搜索引擎优化、文本摘要和内容分析等领域具有广泛应用。本文介绍了一种基于WawaKMeans的关键词提取算法实现，该算法主要分为以下几个步骤： 1. **初始化**：首先，创建一个WawaKMeans对象，并传入数据集（data）和所需的簇数（K）。这是采用k-means聚类算法的基础，该算法将文档划分为预设数量的组，每个组包含相似的文档。 2. **运行k-means**：调用Start()方法启动算法，这会根据指定的K值对文档进行聚类，并分配每个文档到相应的簇。 3. **结果获取**：获取聚类后的结果，通过Clusters属性获取到WawaCluster数组。然后遍历这些簇，对于每个簇（cluster），获取其当前成员（CurrentMembership），即属于该簇的文档编号。 4. **关键词提取**：使用GetKeyword方法，传入每个簇的成员列表和所需的关键词数量（count），对这些文档内部进行关键词提取。这个方法首先收集所有文档中的独特单词（GetDistinctWords），然后使用tokenizer对文档进行分词处理。关键词是通过计算每个单词在簇内文档中的频率，选取出现频率较高的词作为关键字。 5. **输出结果**：将每个簇的关键词以"---------"分隔，并添加到StringBuilder对象sbTemp中，同时列出每个成员文档的具体内容。最后，将所有簇的关键词和文档信息合并到总结果sb中。 6. **GetKeyword方法实现**：该方法的核心是对输入的整数列表（arr）中的文档进行关键词提取。它首先创建一个空的字符串列表allWords，用于存储所有文档中的不同单词。接着，遍历每个文档编号，使用tokenizer将文档内容转换为单词列表，然后将这些单词添加到allWords中。最后，通过计算频率并返回前count个最常见的单词作为关键词。 总结来说，这篇代码展示了如何使用k-means聚类算法结合关键词提取技术来组织和分析文本数据，以便更好地理解和呈现文档的主题和关键内容。关键词提取不仅有助于快速理解大量文本信息，还能支持后续的文本挖掘和智能搜索应用。