互联网媒体信息热点主动发现关键技术研究

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本文针对互联网媒体信息内容新、变化快和新类别层出不穷的特点,对互联网媒体信息热点主动发现关键技术进行较为深入的研究。首先,通过对各种聚类算法的分析、比较与实验,针对互联网媒体信息热点发现领域的特点,本文创新性地提出基于密度与CFK-Means相结合的聚类算法—DCFK算法,该算法既极大地降低计算复杂度和计算时间,又有效地克服CFK-Means算法依赖初始聚类数和初始聚类中心点的缺陷。其次,基于DCFK聚类算法,本文设计实现互联网媒体信息热点主动发现系统,并针对系统中涉及到的网页预处理、文本分词、文本表示、聚类算法、热点描述和新词识别等模块进行研究和实现。第三,本文把自动摘要的思想应用于文本标题,提出热点描述信息生成算法,使系统自动产生热点的描述信息。最后,通过系列对比实验,验证基于DCFK算法的互联网媒体信息热点主动发现系统的有效性和实用性。
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