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Le regroupement de textes est une technique essentielle dans l'exploration de textes et le traitement du langage naturel pour organiser de grands volumes de données non structurées en groupes significatifs. Les algorithmes de regroupement traditionnels sont souvent confrontés à des problèmes d'évolutivité, d'efficacité et de précision lorsqu'ils traitent des données textuelles de haute dimension. Ce travail propose une approche améliorée utilisant la propagation d'affinité des nouvelles graines rapides (NFAP) afin d'améliorer les performances de regroupement. En introduisant une sélection optimisée des graines, la méthode accélère la convergence, réduit la complexité de calcul et améliore la qualité de la formation des grappes. Les résultats expérimentaux démontrent que le modèle proposé atteint une précision et une efficacité de regroupement supérieures à celles des méthodes standard de propagation d'affinités, ce qui le rend adapté aux applications d'exploration de texte à grande échelle.

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9786208831547

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