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基于中文短信文本聚类的热点事件发现
被引量:
4
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作者
刘金岭
王新功
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2013年第2期30-33,共4页
随着通信事业的快速发展,短信文本信息量非常巨大,乃至亿级,同时大类别短信文本中隐含着热点事件。现有聚类算法对海量短信文本进行聚类分析显得力不从心。利用短信文本在给定时间段中的内聚性,对待聚类的短信文本进行排序,并在聚类过...
随着通信事业的快速发展,短信文本信息量非常巨大,乃至亿级,同时大类别短信文本中隐含着热点事件。现有聚类算法对海量短信文本进行聚类分析显得力不从心。利用短信文本在给定时间段中的内聚性,对待聚类的短信文本进行排序,并在聚类过程中清除孤立信息和小类别短信文本。实验表明,对于海量短信文本的大类别聚类效率是非常高的。
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关键词
大类别
短信文本聚类方法热点事件
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职称材料
题名
基于中文短信文本聚类的热点事件发现
被引量:
4
1
作者
刘金岭
王新功
机构
淮阴工学院计算机工程学院淮安
沧州师范
学院
计算机
系沧州
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2013年第2期30-33,共4页
基金
河北省科技支撑计划项目“垃圾信息的预意识别”(编号:10213581)
淮阴工学院重点基金项目(编号:HGA0907)资助
文摘
随着通信事业的快速发展,短信文本信息量非常巨大,乃至亿级,同时大类别短信文本中隐含着热点事件。现有聚类算法对海量短信文本进行聚类分析显得力不从心。利用短信文本在给定时间段中的内聚性,对待聚类的短信文本进行排序,并在聚类过程中清除孤立信息和小类别短信文本。实验表明,对于海量短信文本的大类别聚类效率是非常高的。
关键词
大类别
短信文本聚类方法热点事件
Keywords
large size class SMS text clustering method hot events
分类号
G206.3 [文化科学—传播学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于中文短信文本聚类的热点事件发现
刘金岭
王新功
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2013
4
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