基于K-means的私人微博聚类算法改进

• 作者: 周环宇 聂知秘 郭文彦 高永兵
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: K-means 算法 私人微博 初始中心点 自适应
• 年，卷（期）: 2014,（14）
• 页码范围: 78-81
• 页数: 4页
• 分类号: TP392
• 字数: 4577字
• 语种: 中文

摘要

针对私人微博内容进行聚类研究，结合私人微博的内容和结构特点提出了基于 K-means的改进聚类算法。通过添加引用和评论内容丰富了文本内容，降低了短文本矩阵向量严重稀疏性带来的聚类算法准确性降低的影响；通过甄别“微话题”内容和改进相似度的计算，找到初始化类别并进行初步计算得到合适的类别数目和初始中心点，解决了 K-means 算法中聚类数目 K 需人工指定和初始中心点选取随机性的问题。实验结果表明，改进后的算法不仅可以自适应地得到 K 值，较普通的K-means 算法在聚类的准确率上有所提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高永兵	内蒙古科技大学信息工程学院	64	245	6.0	13.0
2	周环宇	内蒙古科技大学信息工程学院	3	5	2.0	2.0
3	聂知秘	内蒙古科技大学信息工程学院	3	5	2.0	2.0
4	郭文彦	内蒙古科技大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0