摘要：文本聚类具有数据稀疏性的特点，常见的聚类方法采用基于距离的相异度，为了增强文档的区分特征，提出一种基于非对称相似度的方法，来度量文档对象之间的关联。定义了文本对象之间的非对称相似度度量。利用文本非对称相似度矩阵的稀疏特性，采用强连通构件的划分方法对文本对象进行聚类分析。并通过迭代的方法形成聚类结果的概念层次。实验结果表明：非对称相似度比距离相异度具有更高的准确率和更少的执行时间，当聚类结果簇数目达到较小时，准确率提高约为20％。

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