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基于话题检测的自适应增量K-means算法

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摘要

根据话题检测任务的定义和特点,本文分析了传统的增量聚类算法和K-means算法的优缺点,提出了基于话题检测的自适应增量K-means算法,设计了话题检测实验,实验结果证明了该算法提高了话题检测性能,具有良好的应用前景.

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来源
《中文信息学报》 |2014年第6期|190-193|共4页
作者
李胜东; 吕学强; 施水才; 孙军;
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作者单位

廊坊燕京职业技术学院计算机工程系,河北廊坊065200;

北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京100101;

北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京100101;

北华航天工业学院,河北廊坊065000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
话题检测; 增量聚类; K-means算法; 话题检测与跟踪评测;

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