面向微博话题的粒子群优化聚类算法研究

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1、全日制硕士学位论文面向微博话题的粒子群优化聚类算法研究申请人姓名：郝丽静指导教师：王建芳学位类别：工学硕士专业名称：计算机科学与技术研究方向：图像处理与模式识别河南理工大学计算机科学与技术学院二○一六年六月中图分类号：TP391密级：公开UDC：004单位代码：10460面向微博话题的粒子群优化聚类算法研究ResearchonParticleSwarmOptimizationClusteringAlgorithmOrientedtoMicro-blogTopic申请人姓名郝丽静学位类别工学硕士专业名称计算机科学与技术研究方向图像处理与模式

2、识别导师王建芳职称副教授提交日期2016.04.20答辩日期2016.06.04河南理工大学致谢随着论文的完成，我三年的研究生生活也已接近尾声。研究生期间，不管在生活还是学习上，我都收获颇多。借此之际，我要向帮助和关心我的老师、同学以及家人致以由衷的感谢。首先，我要感谢我的导师王建芳副教授。王老师，感谢您三年以来一直给予我的关心和谆谆教导。在生活上，您总是嘱咐我要劳逸结合，加强体质锻炼，身体是革命的本钱，人只有健康的体魄才有努力工作的资本。在教学上，您生动活泼的教学风格，深得众多学生的尊敬和爱戴。在科学研究上，您严谨的工作作风和认真的工作

3、态度是非常值得我以后借鉴学习的。在整个研究课题过程中，您给我提出了许多宝贵且建树性的建议，对我完成论文起到了很重要的作用。其次，我要感谢我们课题组的刘永利老师。不论在生活和学习上，刘老师同样给予我很大帮助。在日常生活中，像朋友一样和我们相处融洽，给我们提供很多物质和精神上的帮助，努力为我们提供一个良好的学习氛围，使我们在一个自由而温暖的环境中学习与成长。在科研上，您严肃认真和一丝不苟的态度也一直是我学习的榜样。再次，感谢我的室友和实验室的全体同学们。感谢你们在生活中给予我莫大的关怀和温暖，使我不论身在宿舍还是实验室都能感受到家的温暖。你们

4、开朗活泼的性格，让我深深感受到研究生生活中有你们真好。感谢孟令军、赵好好以及其他帮助过我的同学们，感谢你们在我学习压力大的时候给予我精神上的鼓励和无私的帮助。最后，感谢这么多年以来一直关心我、爱护我、支持我并培养我长大的父母家人们。您们永远是我精神上的支柱，您们对我无私的爱和支持，使我不论遇到多大困难都能迎面而上、勇往直前。摘要Web技术的快速发展使微博成为人们进行沟通与交流的一种新型社交网络平台。在该平台上，用户可以自由地发表对某些话题的观点与看法。微博内容简单、发布容易的特点使其每天产生的信息总量巨大，从这些庞大的微博信息中提取出人们

5、感兴趣的热点话题成为时下聚类分析的研究重点。本文的主要研究内容如下：(1)首先，在对聚类算法、粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）和微博话题的国内外研究现状进行阐述的基础上，深入研究和分析了聚类算法和PSO算法的基本原理及改进思想，同时根据项目和数据分析的需求成功搭建了用于处理大数据的Spark集群。(2)其次，提出了基于时间因子的混沌粒子群优化K-means算法（theK-meansalgorithmofChaoticParticleswarmoptimizationwithTimeFactor）

6、，即KCPTF算法。在该算法中，为保证粒子的全局寻优能力，引入了反映时间效应的非线性递减时间因子，使粒子在算法初期可快定位在近最优解附近；为防止粒子群陷入局部最优解，引入了混沌寻优技术，利用混沌技术的遍历性增强粒子的全局搜索能力，并确保了粒子群的多样性，同时启用边界缓冲墙技术来动态调整越界粒子；将改进后的PSO算法与K-means算法进行合并。在Matlab上对UCI数据库中的数据集进行仿真测试，对比实验表明，KCPTF算法的聚类结果有更高的精确度。(3)最后，将本文提出的KCPTF算法应用在对新浪微博话题的聚类上，并在Spark平台上开

7、发出了一个基于新浪微博的热点话题原型系统，该系统可聚类出一定时段内的热点话题，达到了项目在聚类方面的预期要求。关键词：聚类分析；K-means算法；粒子群优化；SparkIAbstractAlongwiththerapiddevelopmentofWebtechnology,micro-bloghasbecomeanewsocialnetworkingplatformforpeopletocommunicateandbuildrelationshipswitheachother.Onthisplatform,peoplecanfreely

8、expresstheiropinionsandviewsonsometopics.Thecharacteristicsofsimplecontentandreleaseeasilyleadto