改进K-m eans算法在高校舆情中的应用

• 作者: 徐建国 韩琮师
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 高校舆情 聚类 K-means算法
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 142-144
• 页数: 3页
• 分类号: TP319
• 字数: 2171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191734

摘要

互联网时代,网络焦点话题讨论对当代高校学生的思想有很大影响,因此对高校舆情进行监测具有十分重要的意义.通过改进的K-means算法对高校舆情进行聚类,获取舆情热点.通过聚类算法获取热点话题,进而对热点舆情话题进行引导,对改进高校学生思想政治工作作用显著.对改进算法进行实验,结果表明该算法准确率达到75％,比传统算法高出8％,改善了传统算法的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐建国	山东科技大学计算机科学与工程学院	26	125	6.0	10.0
2	韩琮师	山东科技大学计算机科学与工程学院	3	2	1.0	1.0