数据挖掘-话题识别

简单话题识别的处理步骤：

1、tf-idf处理词的值（idf为300万篇博文的切词）。

2、切词并进行统计词频，依照tf-idf计算该词在向量中的维度值 。

3、切分标题统计词频，标题的权重是3 （统计时，标题的实际词频*3） 。

4、去掉非名词的词语，去掉一些自定义的无意义名词（像“今，今天”，“时候”等） 。

5、取前100个词，组装成向量 。

6、对向量归一化处理，目前做的是全部向量转换成单位长度 1 。

7、初始点设置，聚类，目前聚类的簇设置为10 ，质心计算采用的是各维度的和取平均值,聚类迭代结束条件（变更的点数小于1个或者迭代次数超过200次）。

8、对于每个簇进行统计：找出离簇的中心最近的20个向量（博文）；提取分散度（在该簇的多少篇文章中出现过）最高的20个词。

9、对每个文档簇（博文）的评价指标：文章数、热度（评论、点击量的综合） 。