热点新闻统计

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。

这个课程设计可以作为数据库的范例，适合初学者参考，包含完整的代码和详细的文档。

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基于 Spark 的 LDA 模型优化方案，挖掘学术热点还挺有一套的。利用 LDA 主题建模，再加上困惑度调参，主题数量自动选，后面还把文档-主题和主题-词搞成评分矩阵，计算相似度一顿，结果就是——热点主题就这么找出来了。跑在 Spark 上，大规模论文数据也不含糊，速度快、效果稳。 嗯，要是你也折腾过LDA，应该知道它参数多、效果还容易飘。这种结合Spark MLLib的改进做法，真的是蛮实用的。尤其适合做科研、搞数据挖掘的同学参考一下。推荐配合下面这些资源一起看，比如Python实现的 LDA 时间主题模型、还有老牌NLPIR系统，也都挺有料的。 提醒下，跑Spark任务记得合理分配资源，

新闻发布系统是一种网站模块，用于发布公告、转载新闻或创建新闻网站。它的功能包括发布、列出、管理、修改和删除新闻内容，以及管理用户。系统架构包括：- 后台数据库- 发布模块- 列表模块- 管理模块- 修改模块- 删除模块- 用户管理模块系统可进一步改进，例如整合发布和修改模块以及保存处理模块。

随着企业信息化进程的深入，企业门户新闻网站扮演着越来越重要的角色。这些网站不仅仅是企业对外传播信息的平台，更是与客户、合作伙伴和公众互动的重要桥梁。通过新闻网站，企业能够实时发布最新动态和重要公告，加强与利益相关者的沟通与信任。

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！

这是一个简单的PHP发布系统，带有后台管理功能，用户可以轻松添加、删除和修改新闻内容。