特征融合在微博数据挖掘中的应用研究

发布时间：2017-12-11 03:07

  本文关键词：特征融合在微博数据挖掘中的应用研究

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【摘要】：针对传统的微博聚类分析中,只单独针对微博阅读数、评论数等数据(下称微博结构化数据)进行分类或者单独针对由微博内容进行文本分词得到的分词数据(下称微博分词)进行分类的问题,本文采用了Kohonen聚类,研究结合微博结构化数据和微博分词的融合数据聚类的效果是否比单独对微博结构化数据或对微博分词聚类有所提高。实证数据实验结果显示,微博结构化数据单独聚类会出现一个类的标准差特别大(本文称为离群类),而对融合数据聚类,微博结构化数据则不会出现离群类;融合数据聚类结果对微博分词的影响不显著。
【作者单位】： 华南理工大学电子商务系;
【分类号】：TP311.13;TP393.092
【正文快照】： 微博是当今流行的信息发布和交流的工具,微博蕴含着大量的信息资源,成为数据分析的重要数据来源。微博数据可以分为两类,一类是结构化数据,微博的用户名、阅读数、转播数、发表日期等微博相关的信息(下称“微博结构化数据”);另一类是非结构化数据即微博用户发表微博内容的文

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本文编号：1276910