【摘 要】
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结合网络舆情分析的应用需求背景,首先介绍了文本信息的处理,然后探讨了文本聚类中的K-means算法,针对其对初始聚类中心的依赖性的特点,对算法加以改进。基于文档标题能够代
【机 构】
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中国科学院研究生院,中国科学院沈阳计算技术研究所
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结合网络舆情分析的应用需求背景,首先介绍了文本信息的处理,然后探讨了文本聚类中的K-means算法,针对其对初始聚类中心的依赖性的特点,对算法加以改进。基于文档标题能够代表文档内容的思想,改进算法采用稀疏特征向量表示文本标题,计算标题间的稀疏相似度,确定初始聚类中心。最后实验证明改进的K-means算法提高了聚类的准确度;与基于最大最小距离原则的初始中心选择算法比较,提高了执行效率,同时保证了聚类准确度。
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