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基于模糊聚类的网络论坛热点话题挖掘
  • ISSN号:1006-7736
  • 期刊名称:《大连海事大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60473135,60773084,J0724003,60603023);教育部博士点基金资助项目(20070151009).
中文摘要:

为解决单个帖子线索的多话题性问题,识别聚类中的孤立点,提出一种基于模糊聚类的网络论坛(BBS)热点话题挖掘算法.采用模糊聚类进行话题识别,使得一个帖子线索可以隶属于多个话题,而对于隶属度远小于类内平均隶属度的帖子线索,则当作孤立点来处理.此外,还给出了一种面向BBS文本的特征表示方法,并结合隶属度给出基于模糊划分的话题热度评分公式.实验结果验证了该算法的有效性.

英文摘要:

A bulletin board system(BBS) hot topic mining algorithm based on fuzzy clustering was developed to solve the problem of the post thread with multiple topics and identifying the outliers in clustering. Fuzzy clustering was used to make one post thread belonging to many topics and the post thread whose membership degree being far less than the in-class average membership degree was treated as the outlier. Moreover, a kind of feature representation for BBS texts was given, and the formula to evaluate the hotness of topics based on fuzzy partition was also given in consideration of the membership degree. Experimental results verify the efficiency of the proposed algorithm.

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期刊信息
  • 《大连海事大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:交通部
  • 主办单位:大连海事大学
  • 主编:孙玉清
  • 地址:大连凌海路1号
  • 邮编:116026
  • 邮箱:xuebao@dlmu.edu.cn
  • 电话:0411-84727810
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7736
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1360/U
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:6141