【摘 要】
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针对短文本字数少，数量庞大，可伸缩性的特点，采用传统算法进行海量短文本挖掘的过程中，由于短文本性能之间特殊关联性使权重和阀值受到干扰，造成挖掘准确率低，效率差。提出基于粒子
【机 构】
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北京亿赛通网络安全技术有限公司,北京理工大学计算机学院,中国人民公安大学网络安全保卫学院
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针对短文本字数少，数量庞大，可伸缩性的特点，采用传统算法进行海量短文本挖掘的过程中，由于短文本性能之间特殊关联性使权重和阀值受到干扰，造成挖掘准确率低，效率差。提出基于粒子群神经网络融合算法的海量短文本挖掘方法。将短文本作为具有初始速度和初始位置的粒子，构建用于挖掘海量短文本的神经网络模型，利用粒子群对模型的链接权重和阀值进行寻优，并将搜索到最好位置和速度的粒子作为全局最优解，得到最优的连接权重和阀值，在学习的过程中，加入动量因子对学习速度进行改进，实现了准确的短文本挖掘，并提高了挖掘速度。实验结果表明，
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