基于字符串相似性聚类的网络短文本舆情热点发现技术

杨震; 段立娟; 赖英旭

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基于字符串相似性聚类的网络短文本舆情热点发现技术

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将每个短文本文档看成一个由文字、数字和标点构成的字符串,并基于字符串自身的特性直接计算其相似性,在此基础上进行短文本层次化聚类,进而发现网络舆情热点.由于这种方法免去特征提取和文本表示过程,在一定程度上避免了传统方法在短文本表示时特征向量稀疏的不足,有效解决了短文本内容聚类问题.实验结果表明,本文提出方法有效.

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来源
《北京工业大学学报》 |2010年第5期|669-673|共5页
作者
杨震; 段立娟; 赖英旭;
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作者单位

北京工业大学计算机学院,北京,100124;

北京工业大学计算机学院,北京,100124;

北京工业大学计算机学院,北京,100124;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
舆情分析; 短文本处理; 层次聚类;

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