Resumen

Cómo descubrir hotspot en las opiniones públicas de Internet con eficacia es un campo de investigación caliente para los investigadores relacionados que juega un papel clave para los gobiernos y las empresas para encontrar información útil de los datos de masas en Internet. Se presenta un algoritmo K-means mejorado para el descubrimiento de puntos calientes en las opiniones públicas de Internet, basado en el análisis de los defectos existentes y el principio de cálculo del algoritmo K-means original. En primer lugar, se diseñan algunos métodos nuevos para preprocesar los textos de los sitios web, seleccionar y expresar las características de los textos de los sitios web y definir la similitud entre dos textos de sitios web, respectivamente. En segundo lugar, se analizan y mejoran el principio de agrupación y el método de selección de los centros de clasificación iniciales para superar las limitaciones del algoritmo K-means original. Por último, los resultados experimentales verifican que el algoritmo mejorado puede mejorar la estabilidad de la agrupación y la precisión de la clasificación del descubrimiento de puntos calientes en las opiniones públicas de Internet cuando se utiliza en la práctica.

• Materias:Sistema nervioso Neuronas Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Imagen por resonancia magnética
• Subjects:Nervous systems Neurons Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Magnetic resonance imaging
• Palabras claves:texto del sitio web, opinión pública, algoritmo de medios, descubrimiento de puntos calientes, internet, campo de investigación caliente, centro de clasificación inicial, precisión de los puntos calientes, selección del centro de clasificación, características del sitio web
• Keywords:website text, public opinion, means algorithm, hotspot discovery, internet, hot research field, initial classification center, accuracy of hotspot, classification center selection, characteristics of website