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在分析传统K-Means算法局限性的基础上,提出了一种基于文本平均相似度的K-Means算法,通过对每个文本的平均相似度计算和排序,以文本平均相似度值为标准来选择初始聚类中心点。实验证明,改进后的算法,更适合微博文本的特点,聚类精度和聚类稳定性均明显改善,微博舆情监测的质量大幅度提高。
基于微博舆情监测的K-Means算法改进研究
【摘 要】
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在分析传统K-Means算法局限性的基础上,提出了一种基于文本平均相似度的K-Means算法,通过对每个文本的平均相似度计算和排序,以文本平均相似度值为标准来选择初始聚类中心点
【机 构】
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南京工业大学经济与管理学院;
【出 处】
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情报理论与实践
【发表日期】
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2014年01期
【基金项目】
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江苏省社会科学2012基金项目“江苏政府信息公开服务问题研究”(项目编号:12TQC013);江苏省教育厅2011项目“基于生命周期的政府信息资源管理评价与测度”(项目编号:2011SJB870002)的研究成果
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