基于混合聚类的微博热点话题发现方法

• 作者: 冯建文 张亚男
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 聚类算法 向量空间模型 话题聚类 热点话题
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 59-64,80
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2018.01.012

摘要

针对划分聚类算法对初始中心较为敏感的缺陷,提出了一种新的热点话题检测方法.首先,为了降低语义表达形式带来的误差,采用结合语义相似度的TF-ID F函数计算特征权重;然后,用AGNES算法进行聚类,得到初始聚类中心,再用K-means算法聚类出最终结果;最后,分析微博的转发数和评论数对热度的影响,计算话题热度并对结果进行排序.通过实验验证了新方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯建文	杭州电子科技大学计算机学院	17	64	5.0	6.0
2	张亚男	杭州电子科技大学计算机学院	2	11	2.0	2.0