优化Squeezer算法：解决文本流聚类中的链式问题与效率提升

本文主要探讨了"基于Squeezer算法的文本数据流聚类"这一主题，针对数据流聚类中的特定挑战，如"链式数据"问题以及文本数据流的特性——高维、稀疏和多主题。传统的Squeezer算法在处理这些复杂性方面可能存在局限性。因此，研究人员对Squeezer算法进行了改进，重新定义了聚类过程中的关键概念，包括类的质心（centroid）、半径（radius）和判别距离（discriminative distance）。 新提出的算法首先考虑了数据预处理环节，旨在增强聚类的准确性。预处理步骤可能涉及数据清洗、特征选择或降维，以减少噪声和冗余信息，使得算法更能专注于核心主题。其次，引入了投影聚类技术，这有助于提高聚类效率，通过将高维数据映射到低维空间，简化了计算复杂性，同时保持了关键信息。 此外，该改进算法还赋予了聚类簇更丰富的语义含义，使得结果更加直观和易于理解。这可能是通过在聚类过程中引入主题模型或者利用词向量等技术实现的，增强了聚类结果的解释性和应用价值。 通过在大规模互联网新闻语料库上的实际聚类实验，研究者展示了改进后的算法在保持相对较低的时间成本下，显著提高了聚类效果，其性能远超原始的Squeezer算法。这表明该算法对于实时处理文本数据流具有显著的优势，对于大数据环境下的文本挖掘和分析具有重要的实践意义。 本文的主要贡献在于提出了一种结合了数据预处理、投影聚类和语义化的Squeezer算法改进版本，有效地解决了文本数据流聚类中的难题，提升了聚类质量和效率，为文本数据分析提供了新的解决方案。