作者：温廷新; 李洋子; 孙静霜网络新闻热点话题发现多因素特征选择topsis模型
摘要：【目的】研究新闻文本的特征降维方法及聚类算法,以期进一步提升热点话题发现效率及准确率。【方法】基于传统TF-IDF特征权重计算方法,引入符号、词性、位置及长度4个特征加权,实现多因素特征选择。从编码方式、适应度函数、自适应步长及群体适应度方差这4方面构造改进果蝇优化算法(Ameliorated FruitFly Optimization Algorithm,AFOA),利用AFOA优选K-means初始聚类中心,实现优化后的K-means热点话题发现。采用多因素特征选择识别热点话题,利用TOPSIS获得热点话题排名。【结果】相关实验表明,多因素特征选择及AFOA/K-means算法分别显著提高了聚类效果,验证了所提方法整体有效性。【局限】仅适用于中文新闻文本。【结论】本文方法能够为中文新闻热点发现方法研究提供一条新思路。
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