Bloggar är en ny form av internetfenomen och en allt större informationsresurs. Gruvbloggsfiler för information är en mycket ny forskningsriktning inom datautvinning. Bloggfiler skiljer sig från vanliga webbfiler och kan behöva specialiserade gruvstrategier. Vi föreslår att inkludera titel, kropp och kommentarer på bloggsidorna i kluster av dataset från bloggdokument. I synnerhet hävdar vi att författaren / läsaren kommentarer på bloggsidorna kan ha mer diskriminerande effekt i kluster blogg dokument. Vi konstruerade en word-page matris genom att ladda ner bloggsidor från en välkänd webbplats och experimenterade en k-means kluster algoritm med olika vikter tilldelas titeln, kroppen, och kommentarer delar. Våra experimentella resultat visar att tillskriva bloggens kommentarer ett större viktvärde hjälper k-means-algoritmen att producera bättre klusterlösningar. De experimentella resultaten bekräftar vår hypotes att författaren / läsaren kommentarer av bloggfiler är mycket användbara i diskriminerande bloggfiler.
Nyligen har klustringen av webbloggar blivit ett aktivt ämne för forskning; till exempel i REF skapar författarna en word-page-matris genom att ladda ner webbsidor och har tillämpat k-means klustringsalgoritm med olika vikter som tilldelats titel, kropp och kommentardelar.
Enhancing clustering blog documents by utilizing author/reader comments
{'venue': 'ACM-SE 45', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}