【摘 要】
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Single Pass聚类算法是话题发现中最常用的文本聚类算法,且广泛地用于话题检测和跟踪中。但它的聚类结果并不理想,此外,Single Pass在对报道与话题进行相似度匹配时导致了处
【机 构】
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江西科技师范大学数学与计算机科学学院,上海电机学院
【基金项目】
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江西省教育厅项目(GJJ14585);江西省社会科学研究规划项目(14TQ07);江西省高校人文社会科学研究项目(JC1428)
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Single Pass聚类算法是话题发现中最常用的文本聚类算法,且广泛地用于话题检测和跟踪中。但它的聚类结果并不理想,此外,Single Pass在对报道与话题进行相似度匹配时导致了处理速度的降低。基于这2个问题,本研究提出了一种文本重构思想。即通过对论坛或网页信息的再组织,将和话题相关的主要信息集中在一起形成主题块,其余的部分形成细节块。在此基础上,对Single Pass聚类算法进行了改进。实验结果证明：改进的Single Pass聚类算法有效地解决了文本特征矩阵稀疏的问题,并能够准确并及时地识别网络
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