【摘 要】
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新闻话题聚类在舆情监督、热点话题发现、突发事件实时追踪等领域有着重要的应用.基于K-means的文本聚类算法由于算法简单易实现,时空复杂度低,聚类效果优异等特点被广泛用作
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“虚拟计算环境下的软件自愈机理和方法研究”（编号：61300053）资助.
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新闻话题聚类在舆情监督、热点话题发现、突发事件实时追踪等领域有着重要的应用.基于K-means的文本聚类算法由于算法简单易实现,时空复杂度低,聚类效果优异等特点被广泛用作新闻话题聚类算法.但传统的K-means算法又具有其局限性,如对初始中心点的选择敏感和用户必须自定义分组K等,导致算法收敛于局部最优而无法得到全局最优解.针对传统的K-means算法中初始聚类中心点随机选择导致聚类结果不稳定的问题,提出了一种改进的K-means算法用于新闻话题检测,该算法基于新闻报道相似性选择初始聚类中心点,保证各新闻话
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