基于改进K-means的中文舆情分析系统设计与高精度实现

该论文《基于主题发现的舆情分析系统的设计与实现》发表于2012年2月的北京联合大学学报(自然科学版)第26卷第1期，主要探讨了在互联网舆情监测领域的一个重要应用——舆情分析系统的构建。作者黄美漩针对中文分词、文本处理的关键技术进行了深入研究。 首先，作者提出了一套完整的舆情分析系统，该系统由五个关键模块组成：中文分词是基础，它将非结构化的文本转化为可处理的形式；向量空间模型（VSM）用于表示文本的语义空间，通过计算词语之间的相似度来量化文本关系；特征提取是从大量文本数据中挑选出最具代表性的特征，以便后续处理；降维处理则是为了减少数据维度，提高计算效率，同时保持关键信息；最后，文本聚类用于识别和组织相似主题的信息，通过K-means改进算法进行群组划分。 论文的核心创新在于提出的K-means改进算法，该算法在原有的基础上优化了聚类过程，旨在提升系统的查全率和查准率。这意味着改进后的算法能够更准确地识别和定位舆情热点，提供了更高稳定性的结果。作者通过实验证明，这种改进显著提高了舆情分析的准确性和效率，对于舆情监控和决策支持具有实际价值。 这篇论文不仅阐述了舆情分析系统的设计思路和技术路线，还贡献了一个实用的算法优化策略，对于理解和应用自然语言处理在舆情分析中的作用具有重要意义。此外，它也符合自然科学领域的研究趋势，反映了在大数据时代下，如何利用数据挖掘和人工智能技术来处理和分析海量社交媒体数据的重要性。