Indexed by：
Abstract：
针对微博的文本存在短小、快速、变化等特点,导致热点发现困难的问题,提出了一种基于改进的FIHC聚类和TOPSIS的热点发现方法。首先把知网语义相似度引入FIHC聚类算法score函数的计算,考虑了频繁词之间的语义联系,更准确地生成基于频繁词的初始簇;然后对微博文本重复的初始簇进行消减,再采用Single-Pass聚类的思想对消减完的话题簇进一步聚类最终得到热点话题;最后对热点话题采用改进的TOPSIS模型进行排序,更好地获得热点话题的排行。通过与其他文本聚类算法以及热点发现方法对比,该方法热点发现效果好,能够比较全面地反映当前的热点话题。
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
计算机应用研究
ISSN： 1001-3695
Year： 2018
Issue： 4
Volume： 35
Page： 1014-1017
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count： -1
30 Days PV： 1
Affiliated Colleges：
