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一种基于PDBMLCA聚类的网络突发事件发现算法
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作者 温源 王星 +1 位作者 刘云 行新香 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期63-67,共5页
针对目前网络信息爆炸式发展的状况下,需要及时了解和掌握网上重要信息及追踪网络事件进展,给出了一种突发事件发现算法.该算法通过引入文本词语的突发度量值,考虑位置对词语权重影响等因素,提高了计算权重值的准确度.根据基于预设密度... 针对目前网络信息爆炸式发展的状况下,需要及时了解和掌握网上重要信息及追踪网络事件进展,给出了一种突发事件发现算法.该算法通过引入文本词语的突发度量值,考虑位置对词语权重影响等因素,提高了计算权重值的准确度.根据基于预设密度的最大链路算法,在平均半径的范围内,满足一定条件的文本集合连成一条链路,进而形成一个类簇相似的文本以类簇为类.该聚类算法在结合突发值及位置影响等因素下,能够合理的划分一段时期内的文本并归属相应的主题.实验结果表明,该算法在发现突发事件中有较好的效果. 展开更多
关键词 自然语言 聚类 突发事件 权重
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