| 基于中文短信文本聚类的热点事件发现 |
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| 引用本文： | 刘金岭,王新功.基于中文短信文本聚类的热点事件发现[J].情报杂志,2013(2):30-33. |
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| 作者姓名： | 刘金岭 王新功 |
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| 作者单位： | 淮阴工学院计算机工程学院;沧州师范学院计算机系 |
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| 基金项目： | 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 |
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| 摘 要： | 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 |
Hot Events Detection Based on Chinese SMS Text Clustering |
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| Liu Jinling,Wang Xingong.Hot Events Detection Based on Chinese SMS Text Clustering[J].Journal of Information,2013(2):30-33. |
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| Authors: | Liu Jinling Wang Xingong |
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| Institution: | 1,2(1.Computer Engineering Faculty,Huaiyin Institute of Technology,Huai’an 223003; 2.Department of Computer,Cangzhou Normal University,Cangzhou 061001) |
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