基于用户聚类的热门微博分类研究

摘要：

文章在已有的微博分类研究的基础上,提出一种基于热门微博下转发用户聚类的微博分类方法,使得分类结果能够在公安工作中有更大的利用价值.文章所使用的聚类算法采用了现如今比较成熟的K-means聚类算法以及对其进行改进之后的X-means聚类算法,X-means算法使用了更加科学的BIC准则作为类别之间的相似性度量,而且用户在使用X-means算法时无需再指定聚类个数,只需要划定聚类范围就可以了,通过这样的机制,X-means算法提高了聚类的准确性和科学性.经过对实验结果的对比分析,发现X-means算法得出的聚类结果拟合性更好.因此,在微博分类研究中将会使用X-means算法进行用户聚类.另外,文章还列举了不同种类的微博下的用户聚集情况,并为网络安全主管部门提出了针对不同种类微博的应对策略.

关键词：用户聚类、热门微博、分类

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：公安部重点研究计划项目2011ZDYJGADX016

在线出版日期：2016-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：84-89