【摘 要】
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个人微博是现在流行的社交工具，因其数量繁杂而对用户浏览产生困扰。本文将语义相似度大的微博聚美以方便用户浏览。主要研究工作如下：1使用python中的jieba分词对个人微博进行
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个人微博是现在流行的社交工具，因其数量繁杂而对用户浏览产生困扰。本文将语义相似度大的微博聚美以方便用户浏览。主要研究工作如下：1使用python中的jieba分词对个人微博进行分词预处理并去除停用词：2将分词数据集利用CBOW模型训练词语向量：3用词语向量表示个人微博句子向量：4个人微博句子向量表示成空间中的分布点，使用改进的曼哈顿句子算法计算距离即个人微博间的相似度。5使用改进的clarans算法聚美。实验表明本文的方法与传统聚美算法如划分法、层次法、密度法等有明显的提高。
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