李保国
- 作品数：3 被引量：39H指数：3
- 供职机构：武汉纺织大学管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于改进K-means聚类的在线新闻评论主题抽取被引量：15
- 2016年
- 新闻评论反映民众对新闻事件的观点,抽取评论主题,对用户、企业、政府都具有很高的情报分析价值。基于K-means聚类的主题挖掘算法应用到新闻评论中时,在欧氏距离下,如果使用最大距离法选初始点则会聚成一大类。为解决这个问题,论文首先在预处理阶段增加同义词替换和自动构建领域词典的部分,改善了数据稀疏性和高维性。其次,提出了K-means改进算法,用隐藏长评论-最大距离法选初始点,解决了初始点多为离群点的问题,用方差拐点确定K值,解决了预先设定聚类个数的问题,实验发现了先用BW权重选初始点,再用新提出的BW-DF权重聚类的效果最好。最后,将改进算法与原算法的聚类效果比较,实验结果表明,改进算法准确率高,抽取新闻评论主题的效果明显。
- 夏火松李保国杨培
- 关键词：主题抽取同义词替换
- 基于Python的动态网页评价爬虫算法被引量：20
- 2016年
- 在大数据获取中面临着如何采集动态评论网页的问题,这篇论文使用静态网页信息构造动态链接,提出了基于Python的动态网页评论爬虫算法。在此基础上实现了评论收集程序。最后将它与通用爬虫算法进行比较,证实了该算法具有针对性强、数据采集速度快、易嵌入开发、简单等优点,为不善于编程的新闻、文学、管理等学科的研究者提供了快速获取评论信息的方法。
- 夏火松李保国
- 关键词：PYTHON语言动态链接爬虫算法
- 基于聚类与LDA的新闻评论主题挖掘研究
- 新闻评论反映民众对新闻事件的观点，挖掘评论主题，对用户、企业、政府都具有很高的情报分析价值。我们经常对新闻及其评论有这些需求，第一：如何用简单的语言提取新闻评论，进行研究。第二，对于一系列新闻，提取新闻的评论主题与比例可...
- 李保国
- 关键词：新闻评论主题挖掘PYTHON语言
- 文献传递
