【摘 要】
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为改善网络舆情态势感知与预警中舆情信息分析不准确的问题,提出基于Spark技术的均值漂移(MS)算法,利用该算法原理分析Spark框架特性,给出该算法在Spark框架中的实现过程,包
【机 构】
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中国电子科技集团太极计算机股份有限公司,陕西师范大学数学与信息科学学院
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为改善网络舆情态势感知与预警中舆情信息分析不准确的问题,提出基于Spark技术的均值漂移(MS)算法,利用该算法原理分析Spark框架特性,给出该算法在Spark框架中的实现过程,包括舆情信息预处理、特征提取、特征向量模型构建和算法聚类设计。在相同数据集下将MS算法和K-means算法聚类效果进行对比,实验结果显示,K-means算法聚类结果受k值选取的影响,存在聚类结果不准确的问题;基于Spark的Mean Shift算法在没有任何先验条件下舆情聚类效果优于K-means聚类算法,且符合预期期望。
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