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基于模糊聚类的网络论坛热点话题挖掘 总被引：3，自引：0，他引：3
为解决单个帖子线索的多话题性问题,识别聚类中的孤立点,提出一种基于模糊聚类的网络论坛(BBS)热点话题挖掘算法.采用模糊聚类进行话题识别,使得一个帖子线索可以隶属于多个话题,而对于隶属度远小于类内平均隶属度的帖子线索,则当作孤立点来处理.此外,还给出了一种面向BBS文本的特征表示方法,并结合隶属度给出基于模糊划分的话题热度评分公式.实验结果验证了该算法的有效性. 相似文献
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信息过滤是文本挖掘领域的重要研究内容之一.针对互动型网络媒体信息(如BBS),提出一种新的信息过滤算法,该算法主要从特征提取和分类器构造两方面对Bayesian方法进行改进.在对不良信息的特征提取过程中,根据网络论坛的特征,在计算中文不良信息特征项的权重时,根据关键词出现的位置、次数以及词长等建立一个特征评估函数,并用它来替换TF-IDF公式中的TF项;同时,考虑到网络论坛中的良性信息与不良信息之间的不平衡分布,采用一种不对称的学习策略来设计Bayesian分类器.实验结果及对比分析表明,该算法具有较高的过滤准确率. 相似文献
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