本文關(guān)鍵詞：微博自動(dòng)分類系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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【摘要】：文章提出了一種熱門微博分類的新思路,通過對(duì)熱門微博的轉(zhuǎn)發(fā)用戶進(jìn)行聚類分析,并根據(jù)不同的用戶聚集狀態(tài)來區(qū)分不同種類的熱門微博。在用戶聚類中采用了基于K-means聚類算法的改進(jìn)算法X-means,并根據(jù)微博用戶數(shù)據(jù)特點(diǎn)對(duì)X-means算法進(jìn)行了進(jìn)一步改進(jìn),將屬性差異和用戶節(jié)點(diǎn)差異考慮在聚類過程當(dāng)中。其中,在對(duì)X-means算法改進(jìn)過程中,對(duì)于用戶屬性的加權(quán)采用了基于對(duì)數(shù)函數(shù)的加權(quán)方式,確保聚類結(jié)果更加科學(xué)、準(zhǔn)確;在對(duì)用戶自身權(quán)重的加權(quán)中,通過建立重點(diǎn)人員信息庫的方式,實(shí)現(xiàn)了對(duì)特殊用戶節(jié)點(diǎn)的加權(quán),并利用HITS算法對(duì)重點(diǎn)人員信息庫實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)更新。在完成用戶聚類之后,將得到的重要用戶的信息分領(lǐng)域錄入重點(diǎn)人員信息庫,實(shí)現(xiàn)聚類過程與信息庫的反饋機(jī)制。另外,實(shí)驗(yàn)將相同數(shù)據(jù)分別代入改進(jìn)前后的K-means算法與X-means算法中,并通過輪廓系數(shù)評(píng)價(jià)聚類結(jié)果,證明了改進(jìn)后的X-means算法在微博用戶聚類中更有優(yōu)勢(shì)。
【作者單位】： 中國人民公安大學(xué)網(wǎng)絡(luò)安全保衛(wèi)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 微博分類 用戶聚類 輪廓系數(shù)
【基金】：公安部重點(diǎn)研究計(jì)劃[2011ZDYJGADX016]
【分類號(hào)】：TP391.1
【正文快照】： 0引言在新興的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,微博作為一種短內(nèi)容交互式的社交平臺(tái)已經(jīng)成為人們發(fā)表意見、共享信息的一種主要工具。而隨著微博的普及,在微博中也出現(xiàn)了許多影響社會(huì)穩(wěn)定、危害社會(huì)治安的輿情事件,其中包括誹謗、謠言、反動(dòng)言論以及恐嚇威脅等內(nèi)容。公安網(wǎng)監(jiān)部門必須仔細(xì)地對(duì)微博

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本文編號(hào)：742279