基于改进Single-Pass算法的网络新闻话题发现

• 作者: 冯国忠 孙红光 孙铁利 彭杨 杨凤芹 高星
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 话题发现 文本聚类 Single-Pass算法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 114-118
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 2555字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2018.01.19

摘要

通过改进的Single-Pass增量文本聚类算法,以话题为粒度对新闻信息进行组织,实现网络新闻话题的发现.该方法考虑了新闻的动态性和时间特性,在特征词项权重计算中从词项在标题和正文中的位置信息及词项的增量文档频率两方面进行优化,同时在相似度的计算中添加了时间因素及聚类中动态更新话题的质心向量.应用基于主题的网络爬虫构建的新闻等语料作为测试数据集,实验结果表明,改进算法较传统算法在耗费代价和错检率上分别降低0.34％ 和1.57％,验证了改进算法的有效性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙铁利	东北师范大学信息科学与技术学院	42	479	8.0	21.0
3	孙红光	东北师范大学信息科学与技术学院	18	109	6.0	9.0
7	杨凤芹	东北师范大学信息科学与技术学院	11	147	5.0	11.0
8	冯国忠	东北师范大学信息科学与技术学院	4	18	3.0	4.0
11	彭杨	东北师范大学信息科学与技术学院	2	12	2.0	2.0