【摘 要】
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为了在海量的移动互联网数据中自动识别出新闻话题，分析经典Single—Pass聚类算法及其不足。提出针对性改进方法完成新闻话题发现。改进算法继承Single—Pass聚类算法的原理，通
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为了在海量的移动互联网数据中自动识别出新闻话题，分析经典Single—Pass聚类算法及其不足。提出针对性改进方法完成新闻话题发现。改进算法继承Single—Pass聚类算法的原理，通过对关键信息加权和引入时间因子提高算法的聚类精度；通过设置话题中心与待聚类文本比较来降低算法的计算开销。实验表明，改进后的算法相比于经典算法在准确率、召回率和F值三个指标上有所提高。
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