【摘 要】
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新闻评论反映民众对新闻事件的观点，抽取评论主题，对用户、企业、政府都具有很高的情报分析价值。基于K—Illeans聚类的主题挖掘算法应用到新闻评论中时，在欧氏距离下，如果使用最
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新闻评论反映民众对新闻事件的观点，抽取评论主题，对用户、企业、政府都具有很高的情报分析价值。基于K—Illeans聚类的主题挖掘算法应用到新闻评论中时，在欧氏距离下，如果使用最大距离法选初始点则会聚成一大类。为解决这个问题，论文首先在预处理阶段增加同义词替换和自动构建领域词典的部分，改善了数据稀疏性和高维性。其次，提出了K—means改进算法，用隐藏长评论一最大距离法选初始点，解决了初始点多为离群点的问题，用方差拐点确定K值，解决了预先设定聚类个数的问题，实验发现了先用BW权重选初始点，再用新提出的BW—
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