【摘 要】
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旨在从无监督聚类角度分析实体解析过程的机制。从特定类型、经典算法角度研究了无监督聚类的思路；从经典算法改进、演化分析角度研究了无监督增量聚类的思路；最后，对无监督聚类
【机 构】
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桂林理工大学现代企业管理研究中心,桂林理工大学商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.71761008);广西高校人文社会科学重点研究基地基金(No.16YB010)
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旨在从无监督聚类角度分析实体解析过程的机制。从特定类型、经典算法角度研究了无监督聚类的思路；从经典算法改进、演化分析角度研究了无监督增量聚类的思路；最后，对无监督聚类研究下一步需要解决的问题进行了展望。无监督聚类技术不仅能很好地解决传统实体解析过程中存在的聚类效率和质量问题，而且还能利用已有的聚类结果对快速演化的数据进行增量解析，进而进一步满足大数据环境下亟需的增量解析需求。没有深入分析无监督聚类算法的评价指标，尽管面向实体解析的无监督聚类方法有诸多优势，但仍然面临着准确性和可扩展性等挑战。
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