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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Research on the Improved Clustering Method to Traditional Media’s Microblog Comments

verfasst von : Qiuli Qin, Jing Liu

Erschienen in: LISS 2014

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

This paper makes Chinese comments of traditional media’s microblog as the research object. After studied the features and the research status of traditional Media’s microblog comments, we proposes the clustering method which is suitable for traditional Media’s microblog comments and improves the clustering method by improving calculation rules of feature words’ weights based on the words semantic relationship. As a result, relevant basis for further study of the content is settled.

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Literatur
Liu J (2009) High quality algorithm for chinese short messages text clustering based on semantic. Comput Eng 1(10):201–205CrossRef
Liu J (2010a) Study on text clustering based on semantic density. Comput Eng 1(05):81–83
Liu J (2010b) Dimensionality reduction of short message text classification and thematic extraction of semantic. Comput Eng Appl 46(23):159–161
Liu J (2011) Yun-yang Yan, SMS text classification method based on context. Comput Eng 1(10):41–43
Yang Z, Duan L, Lai Y (2010) Online public opinion hotspot detection and analysis based on short text clustering using string distance. J Beijing Univ Technol 1(05):669–673
Metadaten
Titel
Research on the Improved Clustering Method to Traditional Media’s Microblog Comments
verfasst von
Qiuli Qin
Jing Liu
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
LISS 2014

Print ISBN: 978-3-662-43870-1

Electronic ISBN: 978-3-662-43871-8

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-43871-8_90