一种消除孤立点的微博热点话题发现方法

• 作者: 梁松 赖锦辉
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 微博热点话题 孤立点 CURE算法 发现
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 105-107,139
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2678字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.01.028

摘要

微博具有数量多、字数少、话题广泛等特点，导致数据中孤立点较多，对微博热点话题聚类算法产生不利影响，为此，提出一种消除孤立点的微博热点话题发现方法。首先消除数据集中的孤立点，然后采用CURE（Clustering Using Representatives）算法对剩余有聚类价值的数据进行聚类，最后通过实例验证算法的有效性。结果表明，相对于对比聚类算法，该算法降低聚类结果对孤立点的敏感度，提高了微博热点话题发现的准确性，并提高了算法的运行效率，更适合应用于大规模的微博热点话题发现。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁松	广东石油化工学院计算机与电子信息学院	12	68	5.0	8.0
2	赖锦辉	广东石油化工学院实验教学部计算机中心	18	103	7.0	10.0