文本聚类算法在舆情监控中的应用分析

作者：李岩; 娄云

来源：电子设计工程, 2013, (01): 70-73.

DOI：10.14022/j.cnki.dzsjgc.2013.01.048

• 网络舆情
• 话题发现
• 文本聚类
• single-pass the cyberspace public opinion
• topic detection
• text clustering
• single-pass

为满足网络舆情监控系统中话题发现的需要,并克服经典single-pass算法在处理网络文本聚类时受输入顺序及精度较低的不足,本文对single-pass聚类算法进行改进,通过采用average-1ink策略及引入"代"的思想分批聚类,在借鉴single-pass聚类方法简单高效的同时,又克服了其缺点,兼顾了网络话题发现的实时性和准确性,通过实验分析改进后的single-pass算法比single-pass算法在漏检率、误检率和耗时方面都有很大改观。实验证明改进的算法在提高话题发现准确度上的有效性和实用性。

• 单位
  江苏科技大学