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基于话题检测的自适应增量K-means算法
被引量：
6
1
作者
李胜东
吕学强
+1 位作者
施水才
孙军
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014年第6期190-193,共4页
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。
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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职称材料
题名
基于话题检测的自适应增量K-means算法
被引量：
6
1
作者
李胜东
吕学强
施水才
孙军
机构
廊坊燕京职业技术学院计算机工程系
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
北华航天工业学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014年第6期190-193,共4页
基金
网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题(ICDD201105
ICDD201205
+3 种基金
ICDD201401)
国家自然科学基金项目(61271304)
北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目(KZ201311232037)
2013年河北省高等学校科学技术研究自筹资金项目(Z2013162)
文摘
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。
关键词
话题
检测
增量聚类
K-MEANS算法
话题检测与跟踪评测
Keywords
topic detection
incremental clustering
K-means algorithm
topic detection and tracking evaluation method
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于话题检测的自适应增量K-means算法
李胜东
吕学强
施水才
孙军
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014
6
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