【摘 要】
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为了对新媒体事件进行准确有效分类,提出一种将K-means算法和贝叶斯网络相结合的混合算法.该算法首先运用K-means算法将训练样本聚类,再根据聚类的结果,运用改进的贝叶斯网络
【机 构】
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泰州学院商学院,江苏科技大学经济管理学院,江苏大学管理学院
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为了对新媒体事件进行准确有效分类,提出一种将K-means算法和贝叶斯网络相结合的混合算法.该算法首先运用K-means算法将训练样本聚类,再根据聚类的结果,运用改进的贝叶斯网络对新媒体事件进行分类.其中,层次贝叶斯网络模型的构建,避免了贝叶斯网络在参数学习时陷入局部寻优;同时引入隐藏节点,更大程度满足了贝叶斯网络的条件独立假设.实验结果表明该算法效果明显.
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