18、文本数据挖掘与信息隐藏技术解析

文本数据挖掘与信息隐藏技术解析

在当今信息爆炸的时代，文本数据挖掘和信息隐藏技术在各个领域都发挥着重要作用。本文将深入探讨文本数据挖掘中的最小生成树应用以及信息隐藏中的隐写术和隐写分析技术。

文本数据挖掘与最小生成树

在文本数据挖掘中，通过最小生成树可以有效地探索标记点间距离矩阵，发现其中不同类别之间的意外关联，并对聚类结构进行深入分析。

文章关联分析

在分析文章之间的关联时，发现了一些有趣的现象。例如，有两篇文章，一篇题为“潜艇甲板军官知识获取与建模”，另一篇题为“潜艇作战系统中的信息需求与信息组织”，执行第一个项目的人员本应知晓另一位研究者之前的工作。

还有一组文章对也很有特点。左图中来自第7类的文章对，涉及先进海军材料与制造技术相关文章，从出现的词对如(high, speed)、(induced, reaction)等可以看出，这两篇文章似乎都在研究炸药的基本特性。右图中来自第12类的文章对更有意思，两篇文章都属于航空平台与系统类别，且在同一实验室（NAVSTO）于1999财年/2000财年同时开展项目，但从标题“任务预演的视觉信息需求”和“态势感知的动态评估，认知”很难看出它们之间有如此强的关联。

科学新闻数据集聚类结果

对科学新闻数据集进行聚类分析后，发现与ILIR数据集相比，各个聚类的颜色更加均匀。下面对一些聚类的子结构进行详细分析：
- 聚类1的子结构 ：
- 由节点429、483、451、509和543组成的子聚类，聚焦于动物行为和性行为。
- 以文章134“红外相机的远距离应用”为中心，由节点131、47、6