热点发现

本研究探索基于聚类的网络新闻热点发现方法，通过结合层次聚类、K-means聚类和增量聚类算法，实现对大规模网络新闻数据中热点事件的快速准确发现。研究首先使用层次聚类对每天的新闻网页进行微类划分，接着通过K-means聚类对每月的微类进行进一步聚类，最后利用增量聚类算法对每年的事件进行整合，得出一年的热点新闻事件。系统流程包括新闻网页预处理、聚类算法设计和热点计算公式设计。实验表明，结合多种聚类算法的热点发现方法能够满足人们对网络新闻热点事件快速准确发现的需求。

KDD 已成为人工智能领域的研究热点，广泛应用于过程控制、信息管理、商业、医疗和金融等领域。作为大规模数据库中先进的数据分析工具，KDD 研究是数据库和人工智能领域的研究重点。

Redis 近年来炙手可热，自然有其原因。本篇从面试角度出发，整理了一些常见的 Redis 面试题，主要来源于网络，希望能为你的面试助力。 致谢：感谢所有前辈和帮助过我的人！

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面向网络热点事件舆情分析需求，本研究探索了开放、互动网络环境下用户行为及其对事件传播时空特征的影响。研究利用数据挖掘技术，从网络评论中提取热点事件的时空信息，并通过可视化方式呈现关注群体的地理分布，揭示事件舆论的动态演变，为舆情管理决策提供支持。

2018年11月的百度POI数据包含详细的商户和热点信息。这些数据可用于进行商业分析和市场研究。使用说明详尽，适用于各类业务需求。

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