文本挖掘
文本挖掘
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8．1．4文本挖掘与信息检索
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信息检索领域一般用查全率和查准率，对检索的效果进行 量化评价。信息检索主要解决文本的标引问题，使用倒排 文本数据结构来表示文本信息。为了提高信息检索的效率， 信息检索系统在不断添加新的功能，如文本分类、文本聚 类、自动摘要和主题词自动抽取等方法，使用户能够更加 方便地从不同途径准确地查找到所需信息。自动摘要能够 减轻用户测览相关文本所需的时间，使用户能够快速地掌 握相关文本中的内容。文本的自动分类和自动聚类能够根 据文本的内容信息将文本集合划分为不同的类或者簇，方 便用户查找所需信息。
8．2．2 Web的特点
Web是一个非常成功的基于超文本的分布式信息系统。Web 的特点如下：
1．庞大性。Web 为全球范围发布和传播信息提供了机会， 它允许任何人在任何地方任何时间传播和获取信息。由于 Web的开放性，使得WCb上的信息与日俱增，呈爆炸性增 长。
2．动态性。Web不仅以极快的速度增长，而且其信息还 在不断地发生更新。新闻、公司广告、股票市场、Web服 务中心等都在不断地更新着各自的页面。链接信息和访问 记录也在频繁更新之中。
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8．1．1文本挖掘概述
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文本挖掘涵盖多种技术 , 包括信息抽取 , 信息检索 , 自然语 言处理和数据挖掘技术。它的主要用途是从原本未经使用 的文本中提取出未知的知识，但是文本挖掘也是一项非常 困难的工作 , 因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构 化的文本数据,所以它是一个多学科混杂的领域,涵盖了信 息技术、文本分析、模式识别、统计学、数据可视化、数 据库技术、机器学习以及数据挖掘等技术。文本挖掘在商 业智能、信息检索、生物信息处理等方面都有广泛的应用。 例如，客户关系管理，自动邮件回复，垃圾邮件过滤，自 动简历评审，搜索引擎等等。
文本挖掘技术
文本挖掘技术
自然语言处理（NLP）和文本挖掘（TM）是人工智能领域中最受关注的技术之一，它利用计算机语言学的理论和算法来处理和理解大规模的文本数据。
文本挖掘的目标是从文本中发现有用的信息，并收集有用的信息，从而了解该文本的主题和内容。
文本挖掘研究可以划分为三个不同的子领域：文本语义分析（TSA）、文本对抗性分析（TAA）和文本信息抽取（TIE）。
文本语义分析着重于从文本中抽取出潜在的隐藏的概念，它利用自然语言处理技术来识别出文本中的实体和概念，从而解释语句的含义。
文本对抗性分析则是识别文本中包含的歧义或混乱信息，比如相互冲突的意见或言论。
最后，文本信息抽取是指从自然语言文本中有效抽取有用信息，比如实体、关系、网站链接等。
文本挖掘有一些独特的应用，比如新闻摘要，情感分析和舆情分析。
新闻摘要是一种通过提取文本中的关键词和概念，以及从文本中提取出的主题，来生成摘要的有效方法。
情感分析则是运用NLP和TM 技术，从评论、新闻等文本中提取情感信息的有效方法。
舆情分析是
指通过收集、处理和分析网络上的信息（如新闻、博客、论坛等）来
了解不同社会群体的存在情况和关联性，以及洞察社会变迁趋势的研究。
文本挖掘技术在自然语言处理、人机对话、搜索引擎、口语识别、聊天机器人、机器翻译、自动文本分类、营销分析、新闻趋势分析等
领域有着广泛应用。
因此，人们可以很容易地看到，文本挖掘在当今
的社会中日益受到重视，它已经成为一种重要的技术，可以帮助我们
更加快速有效地理解文本中的信息，并收集相关的有用信息，从而发
现文本数据库中传达或隐藏的有趣内容。
文本挖掘 文本整理
文本挖掘文本整理
以下是文本挖掘的一般流程：
1. 数据收集：首先需要收集要分析的文本数据。
这些数据可以来自各种来源，如社交媒体、新闻文章、电子邮件、网页等。
2. 数据预处理：在进行文本挖掘之前，需要对文本数据进行预处理。
这包括清理和过滤数据，去除噪声和无效信息，将文本转换为可处理的格式（如向量或矩阵）等。
3. 特征提取：从文本数据中提取有意义的特征。
这些特征可以是词袋、TF-IDF 向量、情感分析得分等。
特征提取的目的是将文本表示为计算机可以理解和处理的形式。
4. 模型训练：使用提取的特征训练文本挖掘模型。
这可以是分类器、聚类算法、回归模型等。
模型训练的目的是根据文本特征预测或分类文本。
5. 模型评估：评估训练好的模型的性能。
这可以通过使用保留的测试数据集来计算准确性、召回率、F1 分数等指标。
6. 结果分析：对模型的结果进行分析和解释。
这可以包括了解文本数据中的模式、趋势、关系等，并将其用于决策支持。
7. 部署和监控：将训练好的模型部署到生产环境中，并持续监控其性能。
这可以帮助我们确保模型在实际应用中保持准确和有效。
文本挖掘可以应用于各种领域，如自然语言处理、信息检索、情感分析、舆情监测、客户关系管理等。
它可以帮助企业和组织更好地理解和利用文本数据，从而提高决策的准确性和效率。
需要注意的是，文本挖掘是一个复杂的领域，需要结合统计学、计算机科学和语言学等多学科的知识。
在进行文本挖掘时，需要选择合适的工具和技术，并根据具体问题和数据特点进行适当的调整和优化。
文本挖掘技术在大数据分析中的应用
文本挖掘技术在大数据分析中的应用随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸式增长的趋势。
而在这些庞大的数据中，大量的文字信息蕴含着宝贵的知识和洞察力。
因此，文本挖掘技术的应用也愈发重要。
本文将探讨文本挖掘技术在大数据分析中的应用，并介绍其在各个领域的具体实践。
一、文本挖掘技术简介文本挖掘技术，即利用自然语言处理、数据挖掘等相关技术对大量的文本数据进行分析、抽取和挖掘知识。
它可以帮助人们从复杂庞大的文本数据中提取有用的信息和模式，发现隐藏的关联关系，为决策提供支持。
二、文本挖掘在商业智能领域的应用在商业智能领域，文本挖掘技术被广泛应用于市场调研、舆情监测和竞争情报等方面。
通过分析用户评论、社交媒体数据等大量文本信息，企业可以了解用户对产品的反馈和需求，从而优化产品设计和市场策略。
此外，文本挖掘还可以帮助企业发现竞争对手的战略意图，及时调整自己的策略以保持竞争优势。
三、文本挖掘在金融风控领域的应用在金融风控领域，文本挖掘技术可以帮助银行和金融机构解决大规模客户信息的处理问题。
通过对客户申请表、信用评级报告等文本数据的挖掘，可以快速准确地评估客户的信用风险，并及时采取相应措施。
此外，文本挖掘还可以帮助发现潜在的金融欺诈行为，提高金融系统的安全性。
四、文本挖掘在医疗领域的应用在医疗领域，文本挖掘技术可以帮助医疗机构分析电子病历、科学文献等海量的医学文本，发现疾病的诊断标志、研究疾病的发展趋势等。
此外，文本挖掘还可以预测药物的副作用，提高药物的研发效率和安全性。
同时，在疫情爆发时，文本挖掘可以帮助快速发现病毒的变异和传播方式，为疫情控制提供科学决策支持。
五、文本挖掘在社交网络分析中的应用在社交网络分析中，文本挖掘技术可以帮助揭示网络中个体之间的关系和社群结构。
通过对社交媒体文本数据的挖掘，可以发现用户之间的兴趣相似性，进而推荐类似内容和用户。
此外，文本挖掘还可以帮助检测网络中的虚假信息和恶意行为，提高网络安全性和用户体验。
文本挖掘的步骤
文本挖掘的步骤随着互联网的发展，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一个重要的问题。
文本挖掘作为一种数据挖掘技术，可以从文本数据中提取出有用的信息，为企业决策和科学研究提供支持。
本文将介绍文本挖掘的步骤。
一、数据收集文本挖掘的第一步是数据收集。
数据可以来自于各种渠道，如互联网、社交媒体、新闻报道、论文等。
在数据收集过程中，需要注意数据的质量和可靠性，避免收集到噪声数据和虚假信息。
二、数据预处理数据预处理是文本挖掘的重要步骤，它包括文本清洗、分词、去停用词、词干提取等操作。
文本清洗是指去除文本中的噪声数据和无用信息，如HTML标签、特殊符号、数字等。
分词是将文本按照一定的规则划分成词语的过程，可以采用基于规则的分词方法或基于统计的分词方法。
去停用词是指去除一些常用词语，如“的”、“是”、“在”等，这些词语对文本分析没有太大的帮助。
词干提取是将词语还原为其原始形式的过程，如将“running”还原为“run”。
三、特征提取特征提取是将文本转换为数值型向量的过程，以便于计算机进行处理。
常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF模型、主题模型等。
词袋模型是将文本表示为一个词语的集合，每个词语作为一个特征。
TF-IDF模型是在词袋模型的基础上，对每个词语进行加权，以反映其在文本中的重要性。
主题模型是将文本表示为一组主题的分布，每个主题包含一组相关的词语。
四、建模分析建模分析是文本挖掘的核心步骤，它包括分类、聚类、关联规则挖掘等操作。
分类是将文本分为不同的类别，如将新闻分类为政治、经济、文化等。
聚类是将文本按照相似性进行分组，如将新闻按照主题进行聚类。
关联规则挖掘是发现文本中的关联规律，如发现购买了A商品的人也会购买B商品。
五、模型评估模型评估是对建模分析结果进行评估和优化的过程。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
准确率是指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。
召回率是指分类器正确分类的正样本数占所有正样本数的比例。
自然语言处理与文本挖掘
自然语言处理与文本挖掘自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）和文本挖掘（Text Mining）是两个密切相关且相互支持的领域。
本文将介绍它们的定义、关系以及应用领域，并探讨它们在当今信息时代的重要性和前景。
一、自然语言处理的定义和原理自然语言处理是一门通过计算机技术处理和分析人类语言的学科。
它研究如何让计算机能够理解、解释和生成自然语言，实现与人类之间的自然语言交互。
自然语言处理的核心原理包括词法分析、句法分析、语义分析和语用分析。
词法分析负责将自然语言文本切分成词汇单元，句法分析则用来分析句子的结构和语法关系，语义分析则解决词汇的实际意义，语用分析则处理上下文和交际意图。
二、文本挖掘的定义和原理文本挖掘是指通过自动化技术从大量文本数据中发现新知识、信息和模式的过程。
它结合了自然语言处理、机器学习和统计学的方法，通过对文本进行处理、分析和建模来提取有用的信息。
文本挖掘的主要步骤包括预处理、特征提取、模型构建和评估。
预处理阶段包括文本清洗、分词和标注等操作，特征提取则将原始文本转化为数值表示，模型构建则应用机器学习和统计方法，最后通过评估来验证模型的性能。
三、自然语言处理与文本挖掘的关系自然语言处理和文本挖掘是相互依存的关系。
自然语言处理通过技术手段处理自然语言的特点和结构，为文本挖掘提供了必要的前置处理。
文本挖掘则通过分析、建模和挖掘文本信息，提供了对大规模文本数据的深层次理解和利用。
自然语言处理的技术可以为文本挖掘提供词法分析、句法分析和语义分析等基础工具，帮助挖掘文本中的隐含知识和关联关系。
而文本挖掘的模式识别和信息提取技术，则可以为自然语言处理提供丰富的语料和语言现象分析。
四、自然语言处理与文本挖掘的应用自然语言处理和文本挖掘在现实生活和商业中有广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域：1. 智能助理和聊天机器人：通过自然语言处理技术，使得机器能够理解人们的语言输入，并能够回答问题、提供建议和完成任务。
文本挖掘技术的使用技巧
文本挖掘技术的使用技巧文本挖掘技术是一种利用自然语言处理、机器学习和统计学等方法，对大规模文本数据进行分析和提取有用信息的技术。
在信息爆炸的时代，文本数据成为各行各业的关键资源，文本挖掘技术的使用技巧对于有效利用这些文本数据具有重要意义。
以下将介绍一些常见的文本挖掘技术使用技巧：1. 文本预处理文本挖掘的第一步是文本预处理，即对原始文本进行清洗和整理，以便后续的分析。
这一步骤包括去除文本中的噪声数据，比如HTML标签、特殊字符等；去除停用词，如“的”，“是”等无意义的词语；进行词干化或词形还原，将单词转化为原始词根形式，以减少词语的变化形式对结果的干扰。
2. 关键词提取关键词提取是文本挖掘的一项重要任务，其目的是从文本中提取出代表性和信息量较大的词语。
常用的关键词提取方法包括基于统计的TF-IDF方法和基于机器学习的文本分类方法。
TF-IDF方法通过计算词语在文本中的频率和在整个语料库中的频率，来衡量词语在文本中的重要性。
文本分类方法则通过训练一个分类模型，从文本中自动提取出关键词。
3. 文本分类文本分类是文本挖掘的一项核心任务，其目的是将文本按照预先定义的类别进行分类。
常见的文本分类算法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机和深度学习方法等。
在进行文本分类之前，需要对文本进行特征提取，常见的特征提取方法包括词袋模型和词嵌入模型等。
文本分类在各个领域都有广泛的应用，比如舆情分析、垃圾邮件过滤等。
4. 情感分析情感分析是文本挖掘的一项重要任务，其目的是从文本中提取出文本作者的情感倾向，如积极、中立或消极。
情感分析可以应用于舆情监测、产品评论分析等方面。
常见的情感分析方法包括基于词典和基于机器学习的方法。
基于词典的方法通过构建情感词典，统计文本中出现的情感词的个数来判断情感倾向。
基于机器学习的方法则通过训练一个情感分类器，自动从文本中提取情感信息。
5. 实体命名识别实体命名识别是文本挖掘的一项重要任务，其目的是从文本中识别出人名、地名、组织机构名等命名实体。
文本挖掘实践经验总结
文本挖掘实践经验总结近年来，随着大数据时代的到来，文本挖掘技术逐渐成为各行各业重要的工具。
文本挖掘作为从大规模文本数据中提取有用信息的技术手段，可以帮助我们发现隐藏在海量文本中的规律和模式，进而为业务决策提供有效支持。
在实践中，我积累了一些文本挖掘的实践经验，通过本文，我将对这些经验进行总结和分享。
首先，文本预处理是文本挖掘的重要步骤之一。
在处理文本数据之前，我们需要对其进行清洗和规范化，以消除数据中的噪声和无用信息，并提高模型的性能。
常用的文本预处理技术包括去除停用词、分词、词干提取、去除特殊字符等。
其中，去除停用词是一种常见的操作，可以过滤掉频率高但无实际含义的词语，例如“的”、“和”等。
另外，分词可以将句子切分为一个个独立的词语，便于后续的特征提取和分析。
其次，特征工程是文本挖掘中的核心环节。
通过合理选择和构造特征，可以更好地反映文本的语义和结构特点，提升模型的表达能力。
在文本挖掘中，常用的特征表示方法有词袋模型（Bag of Words）、词向量（Word Embedding）等。
其中，词袋模型将文本表示为一个由词频或词出现次数构成的向量，适用于浅层次的文本分析任务；而词向量则能够将词语映射为连续的向量空间，更能捕捉到词语之间的语义相似性。
此外，还可以考虑添加一些其他统计特征或上下文特征，以提高特征的多样性和表达能力。
然后，模型选择和调参是提高文本挖掘效果的关键。
在选择模型时，需结合具体任务和数据特点，综合考虑模型的性能、可解释性和运行效率等因素。
常见的文本挖掘模型包括朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（Support Vector Machine）、决策树（Decision Tree）等。
在模型调参过程中，可以通过交叉验证等方法选择最优的参数组合，避免模型过拟合或欠拟合的问题。
此外，领域知识的应用也是提升文本挖掘效果的一种重要手段。
不同领域的文本数据具有独特的语义、结构和特点，因此在进行文本挖掘时，了解和应用领域知识可以更好地理解和分析数据，提高模型的准确性和泛化能力。
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文本挖掘算法总结文本数据挖掘算法应用小结1、基于概率统计的贝叶斯分类2、ID3 决策树分类3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘4、基于k-means聚类5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering6、SOM神经元网络聚类7、基于Meaning的文本相似度计算8、文本模糊聚类计算9、文本k-means聚类10、文本分类11、关联模式发现12、序列模式发现13、PCA主成分分析1、基于概率统计的贝叶斯分类算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S 的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。
对于任一事件x，P(x)>0，则有：贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。
贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di 一定发生。
解决问题：预测所属分类的概率。
通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。
2、ID3 决策树分类算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。
该算法以信息论为基础，以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。
ID3算法以决策树D-Tree构建分类知识模型，D-Tree中最上面的节点为根节点Root，每个分支是一个新的决策节点，或者是树的叶子。
每个决策节点代表一个问题或决策，每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。
解决问题：预测所属分类。
通过已知样本集记录，生成一颗“分类知识树”，给定一个未知“标签”记录，通过“分类知识树”来确定其所属分类。
3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘算法概述：1982年波兰学者Z. Paw lak 提出了粗糙集理论Rough Sets Theory，它是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具，能有效分析不精确、不一致（Inconsistent)、不完整（Incomplete) 等各种不完备信息，利用数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。
粗糙集理论是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个处理不确定性事物的数学工具。
粗糙集理论是建立在分类机制的基础上的，它将分类理解为在特定空间上的等价关系，而等价关系构成了对该空间的划分。
粗糙集理论将知识理解为对数据的划分，每一被划分的集合称为概念。
其主要思想是利用已知的知识库，将不精确或不确定的知识用已知的知识库中的知识来（近似）刻画。
解决问题：预测所属分类。
粗糙集分类将样本空间S划分为上近似集（Upper approximation)、下近似集（Lower approximation）、边界集（Boundary region)，挖掘条件属性C与决策属性D集合所包含的不可分记录（不能再细分，该集合中的所有记录都属于某一决策属性Di的取值），这些记录形成不可辨识的关系（Indiscernibility relation)，由此确定分类规则：IF <条件属性C成立> THEN <决策属性Di发生>即，如果满条件C，则其所属分类为Di。
IF中的条件C可以是单一条件，也可以是组合and （并且）组合条件。
BIC给出的是“最小分类规则”。
所谓“最小分类规则”是，最少的条件组合。
例如一个人属于“高”、“富”、“帅”，条件为：“身高”、“财富”、“工资性收入”、“财产性收入”、“产业收入”、“脸型”、“眼睛大小”、“鼻梁形状”、“英俊”等条件来判别，通过“粗糙集”分类计算，得出最小分类规则可能是“IF 财富>=XXX1 and 身高>=185cm and 相貌=英俊”其他条件可以忽略不计，这就是“最小分类规则”。
“粗糙集”分类规则为“百分之百确定型”分类规则，这是对样本集的统计结果，如果出现非“样本集”中出现过的条件变量属性，将无法得出“粗糙集”，可转而使用概率型“贝叶斯分类”进行计算。
4、基于k-means聚类算法概述：给定一个包括n条记录、每条记录有m个属性的样本集，再给出分类数k，要求将样本集中的记录，按记录间的相似性大小（或距离远近），将相似性最大（或距离最近）的记录划分到k个类中，相同分类中记录间的距离要尽可能地小，而分类之间的距离要尽可能地大。
BIC改进了常规的k-means聚类算法，在聚类过程中，同时计算分类质量（类内均差、类间均距和），并求解最优聚类max{ }。
解决问题：将n条记录聚成k个分类。
对n个样本集记录，指定分类个数k，为k个分类指定初始迭代记录为k个分类中心，通过计算其他记录对k个分类中心的距离，对不断变换分类、变换类中心，收敛都当分类不再变化时，计算结束。
由此，将n个样本集记录分配到k个分类中，得到k个分类中心指标。
5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering算法概述：在实际解决聚类问题时，很多数事物是“模糊”的，其特征属性A无法确进行量化，如：人的相貌、人与人之间的关系、人的性格、购买商品的意愿等，这就需要用模糊数学来进行相似性计算。
模糊数学是伴随着上世纪五六十年代兴起的控制论、信息论、系统论（俗称“老三论”）而形成的一种决策方法，是美国加利福尼亚大学伯克利分校Lotfi Zadeh教授于1965年创立的。
模糊聚类基本计算步骤为：（1）将样本集中的n条记录变换成n x n的模糊相似矩阵；（2）通过传递包卷积计算将模糊相似矩阵变换成等价相似矩阵；（3）最后通过λ截矩阵将n条记录分成1-n个分类。
K-means聚类需事先确定聚类数k，而模糊聚类Fuzzy Clustering无需事先确定聚类数k，可以从最小的k=1（所有学习集中的n条记录为1个分类），到k=n（所有学习集中的n条记录各为1个分类）。
解决问题：将n条记录聚成1-n个分类。
模糊聚类Fuzzy Clustering算法完全基于数据自然状况进行聚类，可产生聚类的解集合 (k=1,2,,,,,n)，因此，可以在解集合中求解最优聚类max{ }，这对观察分析样本集的数据性态非常有用，可供观察不同情况下的“聚类”状况。
6、SOM神经元网络聚类算法概述：人类对事物的认知是一个不断积累的过程，通过对事物的观察，不断地认识和修正因果关系，最后逐渐稳定为认知规则。
医学证明，人眼的视网膜、脊髓和海马中存一种侧抑制现象，即，当一个神经细胞兴奋后，会对其周围的神经细胞产生抑制作用。
这种侧抑制使神经细胞之间呈现出竞争，开始时可能多个细胞同时兴奋，但一个兴奋程度最强的神经细胞对周围神经细胞的抑制作用也最强，其结果使其周围神经细胞兴奋程度减弱，从而该神经细胞是这次竞争的“胜者”，其它神经细胞在竞争中失败。
1981年芬兰学者kohonen提出一个称为自组织特征映射（Self Organization Feature Map-SOM 或SOFM）网络，前述大脑神经细胞兴奋规律等，在该网络中都得到了反应。
在竞争层神经元之间的连线，它们是模拟生物神经网络层内神经元相互抑制现象的权值，这类抑制性权值满足一定的分布关系，如距离近的抑制强，距离远的抑制弱。
通过上述可知，SOM聚类算法设计的核心思想是体现神经元在认知过程中的3个特性：（1）根据样本比较，逐步积累、不断修正、渐近稳定特性？（2）神经元之间的侧抑由近到远、逐步衰弱制特性？（3）神经元兴奋区域随认知次数逐步缩小范围特性？BIC采用欧氏距离作为输入模式Xi与各输出神经元Wj之间的相似度，选择具有最小距离的神经元为兴奋神经元；采用（1-ti/tm）作为学习衰减函数，其中ti 为当前学习次数（第几次样本训练），tm 为总的学习数，以此来体现上述特性“1”；采用（1-ti/T）、C/Wij作为神经元侧抑制函数，其中C为设定的常数、Wij为被选中的神经元与其他神经元最远距离，来体现上述特性“2”、“3”。
解决问题：将n条记录按m个输出神经元聚成m个分类。
模仿人类的学习方法，对事物的认识是一个由浅入深、逐步学习、修正的过程，将对各种要素组态的认识逐步稳定到认知领域，由此进行“聚类”。
7、基于Meaning的文本相似度计算算法概述：给出一组n个文档D{ }，BIC为每个文档计算出一组最具有代表性的词组，同时，计算出相互间内容接近度及接近序列。
BIC的Meaning挖掘与自动搜索不同于现有Baidu、Google人工输入关键词的搜索方式，现有搜索引擎不考虑语义和语境，只考虑词W与文档D的包含关系和词在文档内的频数TF，因此，关键词的搜索与文档内容无关。
例如：“姚明”是中国篮球的骄傲，但“姚明”还投身于公益事业，如果在搜索引擎中输入“姚明”，不见得搜索的文档内容只包含与篮球相关的内容，还可能包括公益及其他包含“姚明”的文档，可见，关键词搜索具有不确定性。
如果在搜索引擎输入一组词{“姚明”、“得分”、“篮板”}，搜出文档是篮球比赛内容的概率更大，显然，形成的交集缩小了搜索范围，但组词{“姚明”、“得分”、“篮板”}是经过人思考给出的。
BIC通过计算得出文档代表词组，相当于人工输入{“姚明”、“得分”、“篮板”}，同时计算词在句子中语序关系的发生概率与马尔科夫链，因此，能够更好地确定搜索词的语义和语境，通过对文档间的相关性（接近度）进行聚类计算，可按Meaning “接近度”进行自动搜索而无需人工干预，并随文档内容的变化而自动跟踪Meaning变化，使搜索更加准确、更加自动化，让搜索“随用户的心而动”。
BIC可用于基于Meaning计算的搜索、舆情分析、特定情报分析、垂直搜索和相似内容推荐等文本挖掘。
解决问题：计算两个文本的相似度。
8、文本模糊聚类计算算法概述：基于模糊聚类算法，BIC首先计算将n个文本组成相似矩阵（第i个文本文档对第j个文本文档的相似度），然后将相似矩阵变成模糊相似矩阵，通过求模糊相似矩阵的等价矩阵和截矩阵，将n个文本文档分成1-n个分类，同时，按相同分类中的文本具有最接近的内容相似度Min{ }，不同文本分类间具有最大差异Max{ }，来求解按文本内容进行最优分类方案。