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基于K-means的私人微博聚类算法改进
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2020-10-17
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针对私人微博内容进行聚类研究,结合私人微博的内容和结构特点提出了基于K-means的改进聚类算法。通过添加引用和评论内容丰富了文本内容,降低了短文本矩阵向量严重稀疏性带来的聚类算法准确性降低的影响;通过甄别“微话题”内容和改进相似度的计算,找到初始化类别并进行初步计算得到合适的类别数目和初始中心点,解决了K-means算法中聚类数目K需人工指定和初始中心点选取随机性的问题。实验结果表明,改进后的算法不仅可以自适应地得到K值,较普通的K-means算法在聚类的准确率上有所提高。
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资源评论
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- 郭逗2023-07-29这篇论文提出的基于K-means的私人微博聚类算法改进,实用性很高,可以帮助用户更好地组织和管理微博内容。
- 高中化学孙环宇2023-07-29这个算法的改进不仅提升了聚类的准确性,还考虑了用户的个性化需求,可以根据用户自定义的关键词进行聚类,使得结果更贴合用户的兴趣。
- 老光私享2023-07-29通过对私人微博进行聚类,这个算法能够快速地将相似的内容归类在一起,节省了用户的浏览时间,提高了效率。
- 叫我叔叔就行2023-07-29研究内容扎实,论文结构清晰,逻辑严密,给出了详细的实验结果和分析,对读者来说非常有参考价值。
- 俞林鑫2023-07-29这项研究对于微博用户来说非常实用,能够帮助他们更好地组织和管理自己的微博内容,提升使用体验。
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