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基于话题相似性改进的K-means新闻话题聚类OACSTPCD

News Topic Clustering Based on Topic Similarity Improvement of K-means

中文摘要英文摘要

新闻话题聚类在舆情监督、热点话题发现、突发事件实时追踪等领域有着重要的应用.基于K-means的文本聚类算法由于算法简单易实现,时空复杂度低,聚类效果优异等特点被广泛用作新闻话题聚类算法.但传统的K-means算法又具有其局限性,如对初始中心点的选择敏感和用户必须自定义分组K等,导致算法收敛于局部最优而无法得到全局最优解.针对传统的K-means算法中初始聚类中心点随机选择导致聚类结果不稳定的问题,提出了一种改进的K-means算法用于新闻话题检…查看全部>>

News topic clustering plays an important role in the field of public opinion supervision,hot topic detection and re-al-time tracking. The text clustering algorithm based on K-means is widely used as a news topic clustering algorithm because of its simple and easy implementation,low space-time complexity and excellent clustering results. However,the traditional K-means al-gorithm has its limitations,such as the choice of the initial center point and the user …查看全部>>

陈龙;徐建;于亚男;胡建洪

南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094

信息技术与安全科学

K-means算法新闻话题检测舆情监督文本相似性话题覆盖率

K-means algorithmnews topic detectionpublic opinion supervisiontext similaritytopic coverage

《计算机与数字工程》 2017 (8)

虚拟计算环境下的软件自愈机理和方法研究

1560-1565,6

国家自然科学基金项目"虚拟计算环境下的软件自愈机理和方法研究"(编号:61300053)资助.

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.08.021

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