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增量式聚类的新闻热点话题发现研究

王丽颖 葛丽娜 张翼鹏 王红

计算机与现代化Issue(3):46-50,5.
计算机与现代化Issue(3):46-50,5.DOI:10.3969/j.issn.1006-2475.2017.03.010

增量式聚类的新闻热点话题发现研究

Research on Hot News Topic Detection of Incremental Clustering

王丽颖 1葛丽娜 2张翼鹏 1王红2

作者信息

  • 1. 广西民族大学信息科学与工程学院,广西 南宁 530006
  • 2. 广西民族大学东盟研究中心(广西科学实验中心),广西 南宁 530006
  • 折叠

摘要

Abstract

News text clustering is applied to achieve ranking and finding hot news topics.To obtain hot topic news ranking by the formula of heat, the reporting rate is studied.To overcome the shortcomings of huge cost of calculation and inaccuracy of selecting eigenvalues when Single-Pass is used to cluster, it`s proposed enhanced methods to solve the problems.The improved algorithm is verified and analyzed through the experiment using fetched news corpus.The result of experiments is compared to the Single-Pass, and a more desirable hot news clustering effect is presented, the feasibility of modified algorithm is demonstrated.

关键词

新闻热点话题/文本聚类/Single-Pass算法/热度公式

Key words

hot news topic/text clustering/Single-Pass algorithm/formula of heat

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王丽颖,葛丽娜,张翼鹏,王红..增量式聚类的新闻热点话题发现研究[J].计算机与现代化,2017,(3):46-50,5.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61462009) (61462009)

广西高等学校优秀中青年骨干教师培养工程项目(GXQG012013014) (GXQG012013014)

广西民族大学中国-东盟研究中心(广西科学实验中心)2014年度开放课题项目(TD201404) (广西科学实验中心)

计算机与现代化

OACSTPCD

1006-2475

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