【摘 要】
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为更及时且有效地挖掘出微博热点，提出一种基于无监督聚类和支持向量机相结合的热点发现方法。该方法运用热点事件之间的关联性．通过这种关联性来预测未知事件是热点事件的可能
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为更及时且有效地挖掘出微博热点，提出一种基于无监督聚类和支持向量机相结合的热点发现方法。该方法运用热点事件之间的关联性．通过这种关联性来预测未知事件是热点事件的可能性．该算法首先通过对已标注的正例和反例训练SVM并获得SVM分类器．然后对测试集用K—means聚类算法进行聚类并获取热点簇．最后对每一簇中的样本使用SVM分类器进行分类．计算出每一簇中热点样本占该簇中总样本的比例。通过三种热度的计算方式。在相同的环境下进行测试．实验表明基于聚类和支持向量机相结合的热点发现方法．对热点发现具有良好的指导作用.
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