【摘 要】
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针对微博语言口语化和不规范导致微博数据质量低下的问题,利用质心、度-中心值和特征向量-中心值3种算法对微博话题数据进行净化,从而提高数据质量。通过比较净化前后话题帖
【基金项目】
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国家“863”计划基金资助项目（2009AA043303）, 软件开发环境国家重点实验室开放课题基金资助项目（SKLSDE-2011KF-06）
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针对微博语言口语化和不规范导致微博数据质量低下的问题,利用质心、度-中心值和特征向量-中心值3种算法对微博话题数据进行净化,从而提高数据质量。通过比较净化前后话题帖子的规范性、相关性和有益性等属性指标分析算法性能。实验结果表明,经过3种净化算法处理,话题帖子的整体质量尤其是规范性指标均有所提高,质心算法对于有益性指标有较好的净化效果,度-中心值和特征向量-中心值算法有助于得到强相似度的话题帖子。
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