【摘 要】
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研究网络热点事件准确检测问题,收集网络文本数据中含有大量的离群点,由于离群点一些噪声数据,对网络热点事件检测产生不利影响。为提高检测正确率,提出一种采用离群点剔除的
【机 构】
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西藏民族学院网络信息技术中心,成都理工大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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西藏自治区教育科学“十二五”规划重点课题(2011012)
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研究网络热点事件准确检测问题,收集网络文本数据中含有大量的离群点,由于离群点一些噪声数据,对网络热点事件检测产生不利影响。为提高检测正确率,提出一种采用离群点剔除的网络热点事件挖掘算法。首先通过计算数据点的密度相似度,将小于阈值的离群点剔除,降低计算复杂度和离群点的不利影响,然后采用模糊C均值聚类算法对网络文本进行聚类,发现其中的热点事件,最后通过仿真测试算法的有效性。仿真结果表明,改进算法剔除网络中的离群点,不仅提高了网络热点事件检测正确率,而且降低算法计算复杂度,加快了网络热点事件挖掘速度,更加适合于网络热点事件在线挖掘要求。
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