后缀树算法在舆情聚类中的应用

针对网络舆情分析的需求背景,研究了通过后缀树算法发现文本文档之间的公共短语串,按公共短语串实现文档聚类。网页文档的标题和摘要能代表文档的主要思想,应用后缀树算法实现对标题和摘要自动聚类,从而实现舆情信息自动聚类。

STC算法的网络服务分类技术研究

针对现有的大部分网络服务分类机制基本上靠人工分类的缺陷,以及半自动分类技术准确率和查全率的效率较低等问题,进行了基于后缀树聚类算法的网络服务自动分类技术研究,同时提出概念与例子层次树结构来表示部分存在上下位关系或者同义关系的聚类标签,在后缀树聚类基础上对这些标签进行二次聚类。通过引入文本预处理和WordNet语义相似度计算的基础上来实现服务自动分类。实验结果表明,该服务自动分类算法具有较好的准备率和查全率,另外根据WordNet提取出抽象的聚类标签,有利于对日益剧增的网络服务进行抽象层次的分类,提高了海量网络服务分类的效率。