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文章编号：1007—1423(2017)09～0018—05 DOI：10．3969j／．issn．1007—1423．2017．09．005
基于改进 Single—Pass算法的话题发现技术研究
陈美英．周安民
(四川大学电子信息学院，成都 610065)
摘要 ：
为了在海量的移动互联网数据 中自动识别出新闻话题，分析经典 Single—Pass聚类算法及其不足．提出针对性改进方
法完成新闻话题发现。改进算法继承Single—Pass聚类算法的原理，通过对关键信息加权和引入时间因子提高算法的
聚类精度；通过设置话题中心与待聚类文本 比较来降低算法的计算开销。实验表明 改进后的算法相 比于经典算法在
准确率、召回率和F值三个指标上有所提高。
关键词 ：
Single—Pass聚类算法 ；TF—IDF：时间因子 ：话题 中心
0 引言 从 1998年开始 ．美 国国家标准技术研究所 (NI )
在 DARPA的支持下举办话题检测与追踪 国际会议 ．并
随着互联网的飞速发展和普及 ．网络成为人们获
进行相应的测评131此后国外很多机构和学者开始研究
取新闻资讯的重要渠道之一 根据第 38次 《中国互联
此类技术。Martijin等人很对语言模型采用话题发现和
网络发展状况统计报告》的数据显示 ．截至 2016年 6
相似度计算的方法4[1NewsInEssence多源新闻文摘系
月 ．中国网民规模达 7．10亿 ．半年共计新增网民 2132
统使用聚类和多文档 自动文摘技术来发现话题5[1IBM
万人 ：手机 网民规模达 6．56亿 ．较 2015年底增加
公司采用了两层聚类策略．使用对称的Okapi公式来
3656万人I” 随着手机流量资费的下降、手机终端大屏
对 比两篇新闻报道的相似 6[1
化等应用体验的提升．以手机作为主要上网终端会成
国内在 TDT方面的研究起步较晚．但在学者的努
为更多人的选择 网络新闻作为基础的互联网应用．用
力下至今也取得了丰硕的成果 2004年贾 自艳等提出
户规模保持稳健增长．使用率在 80％以上 网络新闻客
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