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基于新型聚类算法IncreaseK-Means的Blog相似度分析

来源 :厦门大学学报(自然科学版) | 被引量 : 4次 | 上传用户：volomo

【摘要】

：

针对现有聚类算法K-均值存在事先指定聚类类数及仿射传播存在计算复杂度偏高的缺陷,提出了一种新型的聚类算法IncreaseK-Means,并将其应用到Blog内容的相似度聚类分析中,较好地满足了社区发现和话题跟踪的需求.仿真结果表明:在Blog文本聚类分析中,IncreaseK-Means在时间上与K-Means相近,在精度上与仿射传播接近,适用于大规模网络文本的分析处理.

【作者】

：

吴海华李绍滋林达真柯逍曹冬林

【机构】

：

厦门大学信息科学与技术学院．福建厦门361005

【出处】

：

厦门大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2009年02期

【关键词】

：

INCREASE K-MEANS K-MEANS 仿射传播聚类特征提取 increase K- means K- means affinity propag

【基金项目】

：

国家自然科学基金（60803078）资助

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针对现有聚类算法K-均值存在事先指定聚类类数及仿射传播存在计算复杂度偏高的缺陷,提出了一种新型的聚类算法IncreaseK-Means,并将其应用到Blog内容的相似度聚类分析中,较好地满足了社区发现和话题跟踪的需求.仿真结果表明:在Blog文本聚类分析中,IncreaseK-Means在时间上与K-Means相近,在精度上与仿射传播接近,适用于大规模网络文本的分析处理.

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