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根据话题检测任务的定义和特点,本文分析了传统的增量聚类算法和K-means算法的优缺点,提出了基于话题检测的自适应增量K-means算法,设计了话题检测实验,实验结果证明了该算法提高了话题检测性能,具有良好的应用前景.
基于话题检测的自适应增量K-means算法
【摘 要】
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根据话题检测任务的定义和特点,本文分析了传统的增量聚类算法和K-means算法的优缺点,提出了基于话题检测的自适应增量K-means算法,设计了话题检测实验,实验结果证明了该算法
【机 构】
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廊坊燕京职业技术学院计算机工程系,北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北华航天工业学院
【出 处】
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中文信息学报
【发表日期】
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2014年6期
【基金项目】
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网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题（ICDD201105,ICDD201205,ICDD201401）,国家自然科学基金项目（61271304）,北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目（KZ201311232037）,2013年河北省高等学校科学技术研究自筹资金项目（Z2013162）.
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