基于混合聚类的微博热点话题发现方法

张亚男; 冯建文

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基于混合聚类的微博热点话题发现方法

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针对划分聚类算法对初始中心较为敏感的缺陷,提出了一种新的热点话题检测方法。首先,为了降低语义表达形式带来的误差,采用结合语义相似度的TF-IDF函数计算特征权重;然后,用AGNES算法进行聚类,得到初始聚类中心,再用K-means算法聚类出最终结果;最后,分析微博的转发数和评论数对热度的影响,计算话题热度并对结果进行排序。通过实验验证了新方法的有效性。

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来源
《杭州电子科技大学学报：自然科学版》 |2018年第1期|59-64|共7页
作者
张亚男; 冯建文;
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作者单位

杭州电子科技大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
聚类算法; 向量空间模型; 话题聚类; 热点话题;

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