基于聚類的熱點(diǎn)主題挖掘.pdf

1、：技術(shù)保密的學(xué)位論文，按照《西安理工大學(xué)學(xué)位論文技術(shù)保密申請表》內(nèi)容進(jìn)行保密二^XXr。oi≈。≯一附雛0夠刪。0i，o幻p杠，h≯，nj√，，ji～i0h1：0=『，一0“一oUnh，k，n“●√二_一：’：”n，靠二、：1Ⅵ=|if0=『hi日j。i，。_p，／，斗“一1_，L_=^葉=i月、_∥n∥；＼6_01Ii_rh1一舛_一一～釘扎竹”年，，zqy1L##u鼻∥、，一“khii夕∥i＼Iii，j。托。靶o“凡∥，彳q一。并”

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3、h打0。t0，_=，，■i●，n，二『0一y”，～o√1∥X，。。hoi“rn轉(zhuǎn)椎籜肄毪蔫掣諺K蚌彤譬糝&粵8&護(hù)論文題目：基于聚類的熱點(diǎn)主題挖掘?qū)W科名稱：電路與系統(tǒng)研究生：馬瑩瑩指導(dǎo)教師：王林教授摘要簽名：璽耋盔簽名：7邊隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及應(yīng)用，論壇已經(jīng)成為民眾獲取信息、交流感情、表達(dá)思想的平臺(tái)。在越來越多的民眾參與下，信息量以幾何級(jí)的速度膨脹式地增長，快速獲取用戶所感興趣的信息和提取一段時(shí)問內(nèi)的熱點(diǎn)主題已經(jīng)成了急需解決的問題。，大

4、量研究發(fā)現(xiàn)，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)具有社區(qū)結(jié)構(gòu)的特性簇內(nèi)的對象之間相似度較高，而簇之間的相似性卻較低?；ヂ?lián)網(wǎng)本身作為一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，具備了社區(qū)結(jié)構(gòu)的特性。伴隨數(shù)據(jù)挖掘在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，大量學(xué)者將聚類算法應(yīng)用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)劃分。所以，在論文中采用數(shù)據(jù)挖掘的聚類算法挖掘BBS論壇中的熱點(diǎn)主題。本文針對2003年人民網(wǎng)強(qiáng)國論壇的帖子記錄，經(jīng)過多次數(shù)據(jù)處理得到了論壇的興趣網(wǎng)絡(luò)。再把已經(jīng)得到的興趣網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本性質(zhì)，提取了以用戶為節(jié)點(diǎn)的線索數(shù)

5、和作者相關(guān)數(shù)，作為數(shù)據(jù)挖掘最終數(shù)據(jù)輸入的兩個(gè)屬性，用數(shù)據(jù)挖掘軟件SPSSClementine中的Kmcon$算法和TwoStep算法分別對提取好的數(shù)據(jù)做聚類劃分，通過研究極大聚類并結(jié)合2003年的實(shí)際情況選擇五個(gè)典型主題分別統(tǒng)計(jì)了各個(gè)主題的帖子數(shù)并計(jì)算了占總帖子數(shù)的比例，發(fā)現(xiàn)各種處理方法的比例變化都很小，并且發(fā)現(xiàn)擁有最多節(jié)點(diǎn)的極大聚類，可以很好的反應(yīng)論壇的熱點(diǎn)主題。因此，對極大聚類中的帖子進(jìn)行文本聚類來分析論壇的熱點(diǎn)主題，不僅降低了文本