基于微博热点分析的改进聚类算法

宋华明

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微博中热点话题的自动发现对于舆情监测与研判具有重要的价值和意义,已有的研究一直在速度与效率之间缺乏有效的平衡.本文在KMeans聚类算法的基础上,提出了一种改进的KMeansPlus算法来试图发现微博的热点话题.通过随机选取的10000条微博语料对比实验分析表明,与传统的KMeans算法相比较,KMeansPlus算法能够在很大程度上有效提高计算的速度.

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来源
《湖北科技学院学报》 |2016年第9期|1-352|共4页
作者
宋华明;
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作者单位

咸宁市公安局公安科学技术信息规划建设部,湖北咸宁 437100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
微博聚类算法; KMeans算法;

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