随着互联网在全球范围的普及,上网人数不断增加,互联网中积累的数据也在成指数级别的增长。这些数据中有相当大的一部分数据为文本数据。怎样有效地分析这些文本数据,并从中挖掘有价值信息成为一个热点研究的问题。在数据挖掘中,作为文本分析的重要技术措施之一的半监督文本聚类方法,能够有效利用少量监督信息来提高聚类的性能。因此,这种方法被广泛关注。大部分现有的半监督文本聚类算法忽视或者不能很好的利用用户的个体意愿,从而没有办法很好地实现个性化的文本划分,或者因为监督信息的形式对用户来说难以实现而导致算法的应用范围十分有限。此外,在实际的操作过程中,相对于庞大的文本数据,用户能提供的监督信息相当稀少,使得这些少量的监督信息对聚类过程的影响也十分有限。基于对半监督文本聚类相关研究背景及现有的半监督聚类算法所存在问题的分析,本文研究内容和研究成果体现在:(1)本文提出了一种新的监督信息格式,即感兴趣和不感兴趣这种关键词的格式。这种新的监督信息格式不仅便于用户提供,而且在一定程度上解决了用户个性化的体现问题及监督信息的形式问题。(2)根据用户提供的有限的监督信息、文本和潜在主题中词的分布,对监督信息进行学习和扩充来解决监督信息匮乏的问题。LDA在解决聚类问题上具有良好的性能,并且能够挖掘出文本间潜在的主题。因此,本文将LDA引入到半监督文本聚类问题中,使用罐子模型来模拟结合新的监督信息形式的文本聚类过程。本文针对新提出的监督信息形式并利用词的分布对其扩展,提出了一种可扩展的基于用户偏好的半监督文本聚类算法(extended LDA,ex LDA)。为了验证算法的有效性,本文从新闻数据集20-newsgroups中的不同角度选取五组真实数据集进行实验,首先从监督信息形式角度分析监督信息的合理性和有效性,最后从监督信息的扩展上验证了扩展监督信息对聚类结果的影响。在真实数据集上的实验表明,同传统和最新的半监督文本聚类算法比较,在解决文本聚类的问题上,本文提出的ex LDA算法具有更高的准确度,同时能满足用户个性化的文本划分。