基于微博热点分析的改进聚类算法  

作　　者：宋华明[1] 

机构地区：[1]咸宁市公安局公安科学技术信息规划建设部,湖北咸宁437100

出　　处：《湖北科技学院学报》2016年第9期1-3,52,共4页Journal of Hubei University of Science and Technology

摘　　要：微博中热点话题的自动发现对于舆情监测与研判具有重要的价值和意义,已有的研究一直在速度与效率之间缺乏有效的平衡。本文在KMeans聚类算法的基础上,提出了一种改进的KMeans Plus算法来试图发现微博的热点话题。通过随机选取的10 000条微博语料对比实验分析表明,与传统的KMeans算法相比较,KMeans Plus算法能够在很大程度上有效提高计算的速度。

关 键 词：微博聚类算法 KMeans算法 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]