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摘要:
随着互联网的迅速发展,网络已成为各大媒体发布新闻和人们获取信息的主要渠道。而网络新闻复杂多样,并不是每一条新闻都是人们关注的热点。为了快速准确地获得用户关注的热点事件,提出将三种聚类算法相结合的话题发现算法和热度计算公式,并通过实验验证利用上述方法进行热点发现的可行性。
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文本聚类
Single-Pass算法
热度公式
基于频繁模式挖掘的网络舆情热点发现技术研究
网络舆情
舆情热点发现
频繁模式挖掘
窗口裁剪
基于改进 TF*PDF 算法的网络新闻热点话题检测和跟踪
Single-Pass聚类
话题识别
热点话题
热度分析
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于聚类的网络新闻热点发现研究
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 热点事件 聚类算法 热度计算 可行性
年,卷(期) xdjsjzxk_2015,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 36-39
页数 4页 分类号 TP393
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵佳 西华大学计算机与软件工程学院 7 12 2.0 3.0
2 万晓霞 西华大学计算机与软件工程学院 2 4 1.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
热点事件
聚类算法
热度计算
可行性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
总下载数(次)
3
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