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基于DK算法的互联网热点主动发现研究与实现

         

摘要

针对互联网舆情管控领域信息量大,时效性强,往往偏重于某些方向,如社会热点、焦点,或反动、黄色言论等的特点,文中把基于密度的聚类思想引入传统K-Means算法,提出全新的DK聚类算法,并且基于DK算法构建中文文本聚类模型,重点对互联网媒体发布信息进行主动热点发现研究.用实验验证中文聚类模型的具体性能,证实了该模型的有效性和实用性.

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