基于改进K-means算法的BBS热点话题发现

• 作者: 李慧 马国栋
• 来源期刊: 首都师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 社会科学
• 关键词: K-means 文本聚类 热点话题发现
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 12-15
• 页数: 4页
• 分类号: G35
• 字数: 3155字
• 语种: 中文

摘要

详细介绍了经典划分式聚类算法K-means的特点,针对该算法中“聚类中心难以确定”的不足提出“选择最优聚类质心”的改进方案,改进后的算法得到了可靠的聚类质心.最后,基于“中华网BBS”文本数据对改进后的算法进行验证、分析,并与经典K-means算法聚类结果进行对比,得到了更为理想的实验结果,表明算法可行有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马国栋	首都师范大学教育技术系	5	23	2.0	4.0
2	李慧	首都师范大学教育技术系	30	97	6.0	8.0