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基于向量空间模型确定微博文本影响的优化算法
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文件大小: 191kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-26
详细说明：本文使用向量空间模型来表达微博文本的数量，通过余弦的文本聚类角度的余弦法来计算文本之间的相似度。 通过将“微博客影响因子”添加到替代热点集群的矢量文本模型中，我们可以通过集中化方法生成替代微博客热集群。 为了模拟“星”在现实世界的信息传播过程中的独占优势，我们使用已经加权了“微博客影响因子”的替代热点集群来重新评估其矢量特征，以优化热微博客发现算法使排序结果更符合信息传播规律，最后对热点微博评价方法提出一些建议和意见。
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