基于社交网络中非平衡文本聚类方法的研究  

作　　者：吴锡坤[1] 刘洋[1] 

机构地区：[1]中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京100083

出　　处：《科技创新导报》2016年第13期90-91,共2页Science and Technology Innovation Herald

摘　　要：社交网络中的文本种类数量存在极大的差异,不同领域的话题分布极不平衡,而在社交网络文本数据中进行文本聚类对经济生活具有重要意义。该文针对文本聚类展开研究,结合非平衡文本的特点、文本特征的提取、聚类常用的算法进行实验。

关 键 词：社交网络 非平衡文本 聚类方法 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]