【摘 要】
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通过自行开发的爬虫脚本，抓取新浪微博上不同的关键词组成文本数据集，对数据信息进行中文分词、去停用词、权重计算等预处理，然后利用改进的聚类算法对文本聚类分析。针对K-means算法存在随机选取的初始聚类中心导致后期易收敛不能保证全局最优的问题，提出改进的密度峰值算法优化的K-means聚类算法。实验结果表明，与传统的K-means算法相比较，改进后的算法聚类更加有效稳定，提高了微博舆情发现的准确度和
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通过自行开发的爬虫脚本，抓取新浪微博上不同的关键词组成文本数据集，对数据信息进行中文分词、去停用词、权重计算等预处理，然后利用改进的聚类算法对文本聚类分析。针对K-means算法存在随机选取的初始聚类中心导致后期易收敛不能保证全局最优的问题，提出改进的密度峰值算法优化的K-means聚类算法。实验结果表明，与传统的K-means算法相比较，改进后的算法聚类更加有效稳定，提高了微博舆情发现的准确度和效率。
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