图中均值算法在开始的时候把聚类数目设定在个，所有算法在运行的时候每产生个话题输出计算时间。

均值聚类算法在开始的时候随机产生个聚簇中心，然后对剩下的文本进行凝聚，均值算法在产批的数据大小不，每批之间的文本数量差距较大，所以本文使用按到达文本数量进行分批。

这样对每批内的文本进行文本聚类，得到的子话题不会再改变并可以用于话题层的聚类。

本文对文本数据的标题和内容都进行向量化应用到聚类算法中。

因为舆情数据般都有标题和内容两个属性，而篇文本讲述的事件的重点内容或者说关键元素都体现在标题中，所以标题作为文本的个属性也十分重要。

由于标题所表达的内容很少，特别是的文档集合，每篇文档属于且仅属于个子话题。

文档包含了属于该文本的所有基本信息，包括所属的类别发布时间标题内容和网络来源等。

基于改进的层次化在线话题聚类算法原稿。

基于的层次化在线话题聚类算法子话题层次的话题聚类由于网络数据的增量性质，随着数据的不断到来，子话题将发生变化，然而算法对于先到达的数据具有依赖性，这使得话题消亡，对于这些话题，将其去除不再考虑，具体方法将在下节介绍。

对子话题数目较多的话题只取部分子话题作为话题代表。

对于部分话题如股市，由于每天都会有报道，那么其数据会随时间呈线性增长，新的子话题要聚到已有话题中必须和每个已有子话题比较，这将使计算量不断增大。

然而个话题中往往讨论相似问题，只需选出些代表子话题即可。

对于代表子话题的选取，方面近期子话题代表话题演化到当前的个趋势，应基于改进的层次化在线话题聚类算法原稿间模型来进行话题的聚类，所以分词及向量空间模型的构建都不计入在聚类算法的运行速度之内，本文将对经典的均值聚类算法聚类算法和本文提出的层次化的话题聚类算法的运行速度进行对比。

本文选取了系统运行实例中所采集的从年月日起至年月日之间的新闻舆情数据，共篇新闻文档作为实验数据。

基于改进的层次化在线话题聚类算法原稿。

摘要针对网络数据的海量信息更少，实验发现特征化后的标题参与聚类对于精度的提高并不明显，故本文对标题向量在分词后不进行特征化处理。

经过实验，本文为标题相似度和正文相似度赋予的权重分别是和，来突出标题对聚簇区分所能起到的作用和内容对于个聚簇真正的区分性。

表示的是话题集合。

每个话题由多个子话题聚类而成，同个话题内的子话题在语义内容，时间属性和空间属性上都有很大的相关性。

表示的是子话题集合。

每个子话题由多采集的从年月日起至年月日之间的新闻舆情数据按照时间顺序排序，共条作为实验数据进行对比试验。

实验与结果分析对于话题聚类性能的比较，本文选取了聚类速度和聚类精度两个主要指标进行衡量。

聚类速度的对比因为热点话题发现聚类算法的运行速度包含了诸多聚类算法之外的因素的影响，比如信息采集的速度信息分类的速度分词速度，所以无法准确表达聚类算法在速度方面的性能，而在前文中本文已经选取了向量数据进行分割，对每部分的数据进行聚类，得到固定的子话题并不再改变，然后在对这些子话题进行聚类得到话题。

由于子话题往往对应于个事件，具有定的时间属性，因此可以按时间进行分批，由于数据到达是按时间排列的，因此可根据到达文本数量进行分批，也可以按照定时间段对数据进行分批，但由于网络舆情数据的不确定性和话题的突发性，按时间段对数据进行分批难免会使得分批的数据大小不，每批之间的文本数量聚类，不像均值样随机分配聚簇的中心，所以层次化在线话题聚类算法花费的调整时间要比均值少很多。

总的来说，在文本数较少的情况下，算法运行速度最快，而均值算法最慢，但是，在线情况下，需要用大规模的数据集进行比较，而且在现实情况下，数据比较脏，含有很多噪音数据，话题的数目也不确定，因此，本文舍弃了均值算法，用大规模的现实数据文本对算法和距较大，所以本文使用按到达文本数量进行分批。

这样对每批内的文本进行文本聚类，得到的子话题不会再改变并可以用于话题层的聚类。

本文对文本数据的标题和内容都进行向量化应用到聚类算法中。

因为舆情数据般都有标题和内容两个属性，而篇文本讲述的事件的重点内容或者说关键元素都体现在标题中，所以标题作为文本的个属性也十分重要。

由于标题所表达的内容很少，特别是在进行特征选取后仅剩下动词名词，内容首先，从该数据集中通过人工标记抽取了篇新闻数据，共个话题作为研究对象，新闻文本的标题内容经过分词分词优化后构建向量空间模型，然后对各算法进行实验比较，下图为运行结果，单位为秒。

图聚类算法运行速度比较图中均值算法在开始的时候把聚类数目设定在个，所有算法在运行的时候每产生个话题输出计算时间。

均值聚类算法在开始的时候随机产生个聚簇中心，然后对剩下的文本进行凝聚，均值算法在产相关度，将满足阈值条件的对聚类融合成新的聚类，通过反复迭代这过程，系统最终把话题模型构造成具有层次关系的基于个根节点的非循环有向图。

但是该算法的个重要的缺陷是时间和空间复杂度过高。

实验与结果分析对于话题聚类性能的比较，本文选取了聚类速度和聚类精度两个主要指标进行衡量。

聚类速度的对比因为热点话题发现聚类算法的运行速度包含了诸多聚类算法之外的因素的影响，比如信息采集的速度信息分类值。

关键词话题聚类语义结构引言互联网具有海量信息，而且数以亿计的网民广泛参与，使得相同话题的相关信息以不同时间不同地点在互联网的不同媒体平台上分布，舆情管理部门往往很难全面把握话题。

传统的靠人工来采集分析舆情信息的方法在面对如此大数据的情况下是不可取的，必须要通过相关的计算机技术，能够自动从互联网上爬取舆情信息，并且将这些无序分散的信息有效地组织起篇文档聚类而成，子话题反映的是个话题内部的信息冗余现象，每个子话题中报道包含的信息基本相似。

子话题也有自身的些属性信息，包括时间标题实体集质心文档数目等。

表示的最底层的文档集合，每篇文档属于且仅属于个子话题。

文档包含了属于该文本的所有基本信息，包括所属的类别发布时间标题内容和网络来源等。

大多数话题都有其产生发展和消亡的过程，些话题在经过定时间后不再会或很少有人再提起，可认为该距较大，所以本文使用按到达文本数量进行分批。

这样对每批内的文本进行文本聚类，得到的子话题不会再改变并可以用于话题层的聚类。

本文对文本数据的标题和内容都进行向量化应用到聚类算法中。

因为舆情数据般都有标题和内容两个属性，而篇文本讲述的事件的重点内容或者说关键元素都体现在标题中，所以标题作为文本的个属性也十分重要。

由于标题所表达的内容很少，特别是在进行特征选取后仅剩下动词名词，内容间模型来进行话题的聚类，所以分词及向量空间模型的构建都不计入在聚类算法的运行速度之内，本文将对经典的均值聚类算法聚类算法和本文提出的层次化的话题聚类算法的运行速度进行对比。

本文选取了系统运行实例中所采集的从年月日起至年月日之间的新闻舆情数据，共篇新闻文档作为实验数据。

基于改进的层次化在线话题聚类算法原稿。

摘要针对网络数据的海量类算法花费的调整时间要比均值少很多。

总的来说，在文本数较少的情况下，算法运行速度最快，而均值算法最慢，但是，在线情况下，需要用大规模的数据集进行比较，而且在现实情况下，数据比较脏，含有很多噪音数据，话题的数目也不确定，因此，本文舍弃了均值算法，用大规模的现实数据文本对算法和层次化在线话题聚类算法进行了实验比较。

选取系统运行实例中所基于改进的层次化在线话题聚类算法原稿的速度分词速度，所以无法准确表达聚类算法在速度方面的性能，而在前文中本文已经选取了向量空间模型来进行话题的聚类，所以分词及向量空间模型的构建都不计入在聚类算法的运行速度之内，本文将对经典的均值聚类算法聚类算法和本文提出的层次化的话题聚类算法的运行速度进行对比。

本文选取了系统运行实例中所采集的从年月日起至年月日之间的新闻舆情数据，共篇新闻文档作为实验数间模型来进行话题的聚类，所以分词及向量空间模型的构建都不计入在聚类算法的运行速度之内，本文将对经典的均值聚类算法聚类算法和本文提出的层次化的话题聚类算法的运行速度进行对比。

本文选取了系统运行实例中所采集的从年月日起至年月日之间的新闻舆情数据，共篇新闻文档作为实验数据。

基于改进的层次化在线话题聚类算法原稿。

摘要针对网络数据的海量增量的问题，但是该方法对初始输入数据的顺序非常敏感，聚类效果不够稳定殷风景在原有的聚类算法做出了改进，加入了代的概念，将文本聚类分代进行，较好的解决了原始聚类算法对初始数据敏感的不足，但是该方法在处理大规模数据的时候，也有运行时间过长精度不高等问题卡耐基梅隆大学尝试采用凝聚层次聚类算法进行检测，其核心思想是计算当前聚类集合中每对聚类题作为研究对象，新闻文本的标题内容经过分词分词优化后构建向量空间模型，然后对各算法进行实验比较，下图为运行结果，单位为秒。

图聚类算法运行速度比较图中均值算法在开始的时候把聚类数目设定在个，所有算法在运行的时候每产生个话题输出计算时间。

均值聚类算法在开始的时候随机产生个聚簇中心，然后对剩下的文本进行凝聚，均值算法在产生前面个话题的时间非常短，剩下的时间都是在重新调整簇中来进行分析，为舆情分析者提供参考依据。

热点话题发现隶属于话题检测，是话题检测与追踪的重要内容。

网络舆情分析中的话题检测般称为在线话题检测，用到的聚类都是以增量方式进行的。

对话题检测中不同的聚类算法进行了对比研究，并提出了种融合各自优点的单路径聚类算法，即聚类算法，该聚类算法很好的解决了聚类中距较大，所以本文使用按到达文本数量进行分批。

这样对每批内的文本进行文本聚类，得到的子话题不会再改变并可以用于话题层的聚类。

本文对文本数据的标题和内容都进行向量化应用到聚类算法中。

因为舆情数据般都有标题和内容两个属性，而篇文本讲述的事件的重点内容或者说关键元素都体现在标题中，所以标题作为文本的个属性也十分重要。

由于标题所表达的