微博话题检测SP&HC聚类算法分析 - 18新利直播

CN 41-1437/TS ISSN 2096-1553

微博话题检测SP&HC聚类算法分析

甘勇,姜森,杨佳佳

甘勇, 姜森, 杨佳佳. 微博话题检测SP&HC聚类算法分析[J]. 轻工学报, 2014, 29(2): 58-61. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2014.02.015

引用本文:甘勇, 姜森, 杨佳佳. 微博话题检测SP&HC聚类算法分析[J]. 轻工学报, 2014, 29(2): 58-61.doi:10.3969/j.issn.2095-476X.2014.02.015

GAN Yong, JIANG Sen and YANG Jia-jia. The SP&HC clustering algorithm analysis of micro-blog topic detection[J]. Journal of Light Industry, 2014, 29(2): 58-61. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2014.02.015

Citation:GAN Yong, JIANG Sen and YANG Jia-jia. The SP&HC clustering algorithm analysis of micro-blog topic detection[J]. Journal of Light Industry, 2014, 29(2): 58-61.doi:10.3969/j.issn.2095-476X.2014.02.015

微博话题检测SP&HC聚类算法分析

郑州轻工业学院计算机与通信工程学院, 河南郑州 450001
基金项目:国家自然科学基金项目(61272038)
中图分类号:TP18;TP393.092

The SP&HC clustering algorithm analysis of micro-blog topic detection

College of Computer and Communication Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450001, China
Received Date:2013-12-05
Available Online:2014-03-15
CLC number:TP18;TP393.092

摘要:针对微博网站中具有较大的文本信息量、采用凝聚层次聚类算法不适合、Single-Pass聚类算法检测结果不准确等问题,提出一种将这2种算法相结合的SP&HC聚类算法:利用Single-Pass聚类算法进行大量微博文本的简单聚类,收集一些小幅度、高凝聚力的主题话题,使得形成的主题话题在内容上和数量上得到极大的精简,直到使得主题话题能达到层次聚类算法的要求;运用层次聚类算法对主题话题进行相似话题聚类,直到符合预设值的条件.实验结果证实了SP&HC聚类算法在召回率和准确率上的综合性能优于前2种算法.
- 微博/
- 热点话题/
- 层次聚类算法/
- Single-Pass聚类算法/
- SP&HC聚类算法
Abstract:Aiming at the problem that micro-blog had large amount of information,the coalescing hierarchical clustering algorithm was not suitable and Single-Pass clustering algorithm results was not accurate, a new algorithm SP&HC integrating hierarchical clustering algorithm and Single-Pass clustering algorithm were put forward.It used Single-Pass clustering algorithm to make the large number of micro-blog text become into the simple clustering, in order to collect some small amplitude and high cohesive theme topic.This greatly streamlined the content and quantity of the topic, until making the theme topic hierarchical clustering algorithm to achieve the requirements; then it used hierarchical clustering algorithm to carry out a similar topic clustering, until that conditions met defaults.The simulation experiment results showed that the performance on recall and accuracy of the algorithm was better than the first two algorithms.
- micro-blog/
- hot topic/
- hierarchical clustering algorithm/
- Single-Pass clustering algorithm/
- SP&HC clustering algorithm
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1.
沈阳化工大学材料科学与工程学院沈阳 110142

甘勇, 姜森, 杨佳佳. 微博话题检测SP&HC聚类算法分析[J]. 轻工学报, 2014, 29(2): 58-61. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2014.02.015

引用本文:甘勇, 姜森, 杨佳佳. 微博话题检测SP&HC聚类算法分析[J]. 轻工学报, 2014, 29(2): 58-61.doi:10.3969/j.issn.2095-476X.2014.02.015

GAN Yong, JIANG Sen and YANG Jia-jia. The SP&HC clustering algorithm analysis of micro-blog topic detection[J]. Journal of Light Industry, 2014, 29(2): 58-61. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2014.02.015

Citation:GAN Yong, JIANG Sen and YANG Jia-jia. The SP&HC clustering algorithm analysis of micro-blog topic detection[J]. Journal of Light Industry, 2014, 29(2): 58-61.doi:10.3969/j.issn.2095-476X.2014.02.015

微博话题检测SP&HC聚类算法分析

郑州轻工业学院计算机与通信工程学院, 河南郑州 450001

收稿日期: 2013-12-05
网络出版日期: 2014-03-15

基金项目:国家自然科学基金项目(61272038)

关键词:

摘要:针对微博网站中具有较大的文本信息量、采用凝聚层次聚类算法不适合、Single-Pass聚类算法检测结果不准确等问题,提出一种将这2种算法相结合的SP&HC聚类算法:利用Single-Pass聚类算法进行大量微博文本的简单聚类,收集一些小幅度、高凝聚力的主题话题,使得形成的主题话题在内容上和数量上得到极大的精简,直到使得主题话题能达到层次聚类算法的要求;运用层次聚类算法对主题话题进行相似话题聚类,直到符合预设值的条件.实验结果证实了SP&HC聚类算法在召回率和准确率上的综合性能优于前2种算法.

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