【摘 要】
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基于网络舆情监控的需要,设计一个网络舆情热点事件自动发现模型,包括舆情信息采集、中文分词、特征选择、文本分词和聚类分析。对K-means算法进行改进,减少算法对孤立点的敏
【基金项目】
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教育部人文社科基金资助项目(10YJAZH069);江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(XXRJ-013)
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基于网络舆情监控的需要,设计一个网络舆情热点事件自动发现模型,包括舆情信息采集、中文分词、特征选择、文本分词和聚类分析。对K-means算法进行改进,减少算法对孤立点的敏感性和降低算法的时间和空间复杂度。利用F1值对改进的K-means算法和传统K-means算法进行性能比较,证明了该模型的可行性与有效性。
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