文本聚类是基于相似性算法的自动聚类技术，自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类生成特征主题词。适用于自动生成热点舆论专题、重大新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。
灵玖基于核心特征发现技术，突破了传统聚类方法空间消耗大，处理时间长的瓶颈；不仅聚类速度快，而且准确率高，内存消耗小，特别适合于超大规模的语料聚类和短文本的语料聚类。
1、速度快：可以处理海量规模的网络文本数据，平均每小时处理至少50万篇文档；
2、聚类精准：Top N的聚类中心往往能反映出当时的时事热点，适合于舆情热点计算；与国际上以聚类见长的Autonomy公司技术相比，灵玖的各项指标远远领先，或许是灵玖更懂中文吧
3、精准排序：各个类别按照影响权重排序，每个类中的文档按照重要性排序；
4、可定制：可以定制类别数、类别中心。
5、开放式接口：灵玖文档聚类组件作为LJParser的一部分，采用灵活的开发接口，可以方便地融入到用户的业务系统中，可以支持各种操作系统，各类调用语言。
灵玖文档聚类可以应用于文本挖掘、知识管理、搜索聚类、舆情监测等多种应用中。
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