一种基于词聚类信息熵的新闻提取方法作者：牛伟农吴林于水源
来源：《软件导刊》2020年第01期
中考新闻类题目训练及 答案 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
中考“新闻”类试题模拟演练 1.阅读下面的专题报道，探究《舌尖上的中国2》可供借鉴的成功经验，写出你的探究结果。 2012年，一部美食纪录片《舌尖上的中国》曾感动无数中国人；2014年4月，《舌尖上的中国2》回归央视荧屏，登陆中央电视台综合频道和中央电视台纪录频道，爱奇艺、乐视网等网络平台也同步推出。《舌尖上的中国2》共分8集，前七集依次为《脚步》《心传》《时节》《家常》《秘境》《相逢》《三餐》，第八集则为拍摄花絮，每集50分钟。央视相关负责人表示，比起前作，《舌尖上的中国2》在拍摄制作上比第一季更加精致大气，美食范围也更广。在微博上，网友对《舌尖上的中国2》表示出了极大的欢迎，但对播放时间非常的不满意，认为这是央视“深夜报复社会”的举动，完全就是“逼人吃宵夜”的节奏。 探究结果： 2.给下面一则新闻拟写标题。（不超过12个字） 标题： 据新华社北京4月13日电（记者齐中熙、樊曦）2014年4月13日9时30分，自2011年6月30日开通运营的京沪高速铁路运送旅客宣告突破2亿人次。2013年2月28日，在京沪高铁开通运营1年8个月之际，京沪高速铁路运送旅客突破1亿人次；而仅1年2个月后，这条高速铁路的运送旅客量就实现了翻番，再次展示出其巨大的输送潜能。 3.用一句话概括下面这则新闻的主要内容。（不超10个字）
本报青岛4月11日电（记者宋学春）2014年青岛世界园艺博览会世园村开村仪式11日举行。 世园村总占地约55公顷，总建筑面积约40万平方米，紧临世园会园区，位于青岛滨海公路和世园大道交汇处，交通非常便捷。世园村开设了世园会特许产品、青岛旅游纪念品专卖店，吸引了多家星级酒店和20余家特色餐厅入驻，建设了完善的公共服务设施和应急保障设施，集种植加工、科研培训、旅游观光于一体的茶博园，将为国内外宾客提供住宿、餐饮、购物、办公、休闲等综合服务。世园村的规划设计、工程建设、园艺景观、服务设施等体现了绿色、环保、低碳的生态理念。 （《人民日报海外版》2014年4月12日） 4.阅读下面的新闻，请你拟写恰当的导语。 政府实施营养改善计划， 农村学生个子变高了 本报北京4月11日电（董洪亮、赵玲）。教育部副部长刘利民说，将进一步加强学生营养健康教育，把食物与营养知识纳入中小学课程，引导学生养成科学的饮食习惯。 监测表明，实施营养改善计划后，学生不能保证每天吃三顿饭的比例从2012年度的%下降到2013年度的%；6-15岁男、女生各年龄段平均身高同比增加和0.6厘米，体重均增加了0.3公斤；西部小学男、女生的贫血率下降和个百分点；西部小学生的语文和数学平均成绩同比提高了和分。 据介绍，营养改善计划的食品和资金“两个安全”得到保障，实施规模世界第三，食堂建设完成过半。监测表明，计划实施过程中存在一些问题和隐忧。
中考语文“新闻类”试题解题技巧与练习 【考点导航】 新版《语文课程标准》在“课程的基本理念”中指出：“语文课程应根植于现实，面向世界，面向未来。”又在7-9年级阶段目标的“综合性学习”中指出：要“关心学校、本地区和国内外大事”这就说明了语文关注生活、关注时事的特点。 一、标题拟写类 例1.(2016年重庆市A)请根据下面新闻内容，拟一个恰当的标题。(不超过15个字) 重庆商报讯在山水环抱的重庆，每个人都摆脱不了江河印记。5月20日，“寻美重庆江河”摄影大赛在武隆正式启动。作为采访首站的武隆迎来了国内近百名知名摄影爱好者。据悉，该系列活动还将走访重庆各个区县，用镜头寻美重庆江河。只要是以重庆江河为拍摄对象，具备自然美、人文美的作品，都可以参赛。即日起至8月31日止，摄影爱好者可以发送相关重庆江河的摄影、摄像作品到组委会，评选结果将于今年9月15日在媒体上公布。主办方强调，这项活动能唤起人们对江河的记忆和感情，激发人们保护生态的热情。 _____________________________。 二、提取信息类 例2.(2016年宁夏回族自治区)请从下面这则新闻中提取主要信息。(字数不超过空格限制) 据新华社专电这里既无风也无雨，除了不时飞落的大大小小的陨石，已经寂静了40 多亿年。2018年，月球永远背向地球的那一面将首次迎来人类的着陆探测器——嫦娥四号。中国国家航天局探月与航天工程中心副主任刘彤杰，在近日举行的国家“十二五”科技创新成就展上透露，中国计划于2018年5月底或6月初将嫦娥四号的中继卫星发射至地月拉格朗日点的轨道上，并在约半年后发射嫦娥四号的着陆器和巡视器，对月球背面南极艾特肯盆地开展着陆巡视探测。 ____________________________。 三、概括主要内容类 例3.(2016年贵州省黔南州)用一句话概括下面这则新闻的主要内容(不超过26个字，包括标点) 人民网5月28日电 2016“数博会”(中国大数据产业峰会登中国电子商务创断发展峰会)于5月25日在贵阳开幕，国务院总理李克强出席开幕式并作主旨演讲，他对贵州发展大数据给予肯定：贵州在这里把“无”生了“有”，在信息产业里。在大数据、云计算、互联网所代表的新一代互联网发展趋势的背景下，所有的国家和地区只要经过自己的努力，都可以站在同一条起跑线上，落后的地方甚至可以抢占先机。 _____________________________。 四、新闻综合类 例4.(2016年福建省福州市)2015年是中国人民抗战胜利70周年，也是世界反法西斯战争胜利70周年，请你阅读下面的材料，回答问题。 材料一：新华社联合国2015年2月26日电第69届联合国大会26日召开全会，一致通过关于纪念世界反法西斯战争胜利70周年的决议。该决议决定联大将于5月召开纪念世界反法西斯战争胜利70周年特别会议，认可各会员国反法西斯战争有各自的胜利纪念日，决议认为第二次世界大战对全人类，特别是亚洲、欧洲的那个地区民众造成了深重的苦难。
论文关键词：数据挖掘；聚类算法；聚类分析论文摘要：该文详细阐述了数据挖掘领域的常用聚类算法及改进算法，并比较分析了其优缺点，提出了数据挖掘对聚类的典型要求，指出各自的特点，以便于人们更快、更容易地选择一种聚类算法解决特定问题和对聚类算法作进一步的研究。并给出了相应的算法评价标准、改进建议和聚类分析研究的热点、难点。上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考。 1 引言随着经济社会和科学技术的高速发展，各行各业积累的数据量急剧增长，如何从海量的数据中提取有用的信息成为当务之急。聚类是将数据划分成群组的过程，即把数据对象分成多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。它对未知数据的划分和分析起着非常有效的作用。通过聚类，能够识别密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的相互关系等。为了找到效率高、通用性强的聚类方法人们从不同角度提出了许多种聚类算法，一般可分为基于层次的，基于划分的，基于密度的，基于网格的和基于模型的五大类。 2 数据挖掘对聚类算法的要求(1)可兼容性：要求聚类算法能够适应并处理属性不同类型的数据。(2)可伸缩性：要求聚类算法对大型数据集和小数据集都适用。(3)对用户专业知识要求最小化。(4)对数据类别簇的包容性：即聚类算法不仅能在用基本几何形式表达的数据上运行得很好，还要在以其他更高维度形式表现的数据上同样也能实现。(5)能有效识别并处理数据库的大量数据中普遍包含的异常值，空缺值或错误的不符合现实的数据。(6)聚类结果既要满足特定约束条件，又要具有良好聚类特性，且不丢失数据的真实信息。(7)可读性和可视性：能利用各种属性如颜色等以直观形式向用户显示数据挖掘的结果。(8)处理噪声数据的能力。(9)算法能否与输入顺序无关。 3 各种聚类算法介绍随着人们对数据挖掘的深入研究和了解，各种聚类算法的改进算法也相继提出，很多新算法在前人提出的算法中做了某些方面的提高和改进，且很多算法是有针对性地为特定的领域而设计。某些算法可能对某类数据在可行性、效率、精度或简单性上具有一定的优越性，但对其它类型的数据或在其他领域应用中则不一定还有优势。所以，我们必须清楚地了解各种算法的优缺点和应用范围，根据实际问题选择合适的算法。 3.1 基于层次的聚类算法基于层次的聚类算法对给定数据对象进行层次上的分解，可分为凝聚算法和分裂算法。 (1)自底向上的凝聚聚类方法。这种策略是以数据对象作为原子类，然后将这些原子类进行聚合。逐步聚合成越来越大的类，直到满足终止条件。凝聚算法的过程为：在初始时，每一个成员都组成一个单独的簇，在以后的迭代过程中，再把那些相互邻近的簇合并成一个簇，直到所有的成员组成一个簇为止。其时间和空间复杂性均为O(n2)。通过凝聚式的方法将两簇合并后，无法再将其分离到之前的状态。在凝聚聚类时，选择合适的类的个数和画出原始数据的图像很重要。 [!--empirenews.page--] (2)自顶向下分裂聚类方法。与凝聚法相反，该法先将所有对象置于一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象自成一簇，或者达到了某个终结条件。其主要思想是将那些成员之间不是非常紧密的簇进行分裂。跟凝聚式方法的方向相反，从一个簇出发，一步一步细化。它的优点在于研究者可以把注意力集中在数据的结构上面。一般情况下不使用分裂型方法，因为在较高的层很难进行正确的拆分。 3.2 基于密度的聚类算法很多算法都使用距离来描述数据之间的相似性，但对于非凸数据集，只用距离来描述是不够的。此时可用密度来取代距离描述相似性，即基于密度的聚类算法。它不是基于各种各样的距离，所以能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。其指导思想是：只要一个区域中的点的密度（对象或数据点的数目）大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。该法从数据对象的分布密度出发，把密度足够大的区域连接起来，从而可发现任意形状的簇，并可用来过滤“噪声”数据。常见算法有DBSCAN，DENCLUE 等。[1][2][3]下一页 3.3 基于划分的聚类算法给定一个N个对象的元组或数据库，根据给定要创建的划分的数目k，将数据划分为k个组，每个组表示一个簇类（<=N）时满足如下两点：(1)每个组至少包含一个对象；(2)每个对
２００８，４４（２７） １前言 基因表达数据具有很高的基因维数和相对较少的样本数，通常是几千甚至上万个基因而只有几十个样本。在对组织样本聚类时，如果不对基因数据进行降维处理，而直接进行样本聚类，将不会得到有意义的结果。这是因为大多数的无关基因数据淹没了数量很小的对疾病分型有用的基因数据，所以在对组织样本聚类之前先要进行降维处理。目前对高维数据进行降维处理的方法较多，其中有主元分析，粗糙集属性约减，小波变换及特征提取［１］等。较为常用的主元分析法是一种无导师型线性分析方法，它将原始特征空间投影到新的特征空间，但新的特征只是原特征的线性组合，不再具有生物学意义。而特征提取是在原始的特征空间中挑选有助于样本分型的代表基因，因而保留了特征的生物学意义。 一般的特征提取都要有先验知识作指导，即在已知一定的样本分类情况下，挑选对分类贡献较大的特征，这对于临床医学中癌症的诊断有一定的局限性。由于大多数未知类型的疾病缺少相关知识，所以需要一种方法能够在无指导情况下挑选代表基因对组织样本进行判别。根据生物学知识可知，具有相同调控功能的基因可能有相似的表达模式，因此对基因聚类，将功能相关的基因按表达模式的相似性归类［２］，有助于对未知功能的基因进行研究。 本文采用双向聚类算法模型即先从特征／基因方向聚类，挑选出特征基因后再对样本聚类。根据代表熵的大小判断基因聚类质量的好坏，引入波动系数挑选类内代表基因。将该算法应用于基因表达数据集，实验结果表明，在缺乏先验知识的情况下本文的算法提高了样本分型的准确度。 ２双向聚类算法模型 本文采用的双向聚类算法是分别从基因和样本两个方向聚类。基因聚类可以挑选出特征基因，样本聚类用来对疾病分型。其算法流程如图１所示。首先是对基因数据集进行预处理，包括滤去在样本中无变化的基因及表达值的规一化处理。接着是采用ＳＯＭ网络从基因方向上聚类，将表达模式相近的基因归为一类。再从每一个簇中挑选该类的代表基因，构成总特征 基于代表熵的基因表达数据聚类分析方法 陆媛，杨慧中 ＬＵＹｕａｎ，ＹＡＮＧＨｕｉ－ｚｈｏｎｇ 江南大学通信与控制工程学院，江苏无锡２１４１２２ ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ＆ＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１４１２２，Ｃｈｉｎａ Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｙ１９８３．ｃｎ＠１６３．ｃｏｍ ＬＵＹｕａｎ，ＹＡＮＧＨｕｉ－ｚｈｏｎｇ．Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓｏｆｇｅｎｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｄａｔａｂａｓｅｄｏｎｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｅｎｔｒｏｐｙ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８，４４（２７）：１５１－１５３． Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｅｃａｕｓｅｇｅｎｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｄａｔａｉｓｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓａｎｄｓｍａｌｌｓａｍｐｌｅｓ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｈｅｌｅｓｓｐｒｉｏｒｉｋｎｏｗｌｅｄｇｅ，ａｔｗｏ－ｗａｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｅｎｔｒｏｐｙｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆＳｅｌｆＯｒｇａｎｉｚｉｎｇｆｅａｔｕｒｅＭａｐ（ＳＯＭ）ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｏｆｇｅｎｅｓｉｓｒｅａｌｉｚｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅＳＯＭｎｅｔｗｏｒｋ，ａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｇｅｎｅｓａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ．Ｔｈｅｎｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｇｅｎｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｓｄｅｃｉｄｅｄｂｙｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｅｎ－ｔｒｏｐｙ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ＳｅｌｆＯｒｇａｎｉｚｉｎｇＦｅａｔｕｒｅＭａｐａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｓａｍｐｌｅｓ．Ｔｈｉｓｐｒｏｃｅｓｓｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｗｏｐｕｂ－ｌｉｓｈｅｄｄａｔａｓｅｔｓｏｆｇｅｎｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｒｅｄｕｃｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｐａｃｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｅｎｔｒｏｐｙ；ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ；ＳｅｌｆＯｒｇａｎｉｚｉｎｇｆｅａｔｕｒｅＭａｐ（ＳＯＭ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｇｅｎｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｄａｔａ 摘要：针对基因表达数据样本少，维数高的特点，尤其是在样本分型缺乏先验知识的情况下，结合自组织特征映射的优点提出了基于代表熵的双向聚类算法。该算法首先通过自组织特征映射网络（ＳＯＭ）对基因聚类，根据波动系数挑选特征基因。然后根据代表熵的大小判断基因聚类的好坏，并确定网络的神经元个数。最后采用ＦＣＭ（ＦｕｚｚｙＣＭｅａｎｓ）聚类算法对挑选出的特征基因集进行样本分型。将该算法用于两组公开的基因表达数据集，实验结果表明该算法在降低特征维数的同时，得出了较高的聚类准确率。关键词：代表熵；波动系数；自组织特征映射网络算法；基因表达数据 ＤＯＩ：１０．３７７８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－８３３１．２００８．２７．０４８文章编号：１００２－８３３１（２００８）２７－０１５１－０３文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ３１１ 基金项目：国家自然科学基金（ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．６０６７４０２９）。 作者简介：陆媛（１９８３－），硕士生，主要研究方向：数据挖掘、聚类算法；杨慧中（１９５５－），教授，博士生导师，主要研究方向：工业过程建模与优化控制及相关理论与技术的研究。 收稿日期：２００７－１１－１３修回日期：２００８－０２－２９ ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用１５１
信息的概括和提炼方法
信息的概括和提炼方法 【篇一：信息的概括和提炼方法】 《语文课程标准》：“国内外的重要事件，学生的家庭生活，以及日常生活的话题等都可以成为语文课程的资源”，“学生要初步具备搜集和处理信息的能力”。`因此，新闻信息的筛选与提炼题应运而生。近几年来，这类试题频繁出现于全国各地中考试卷中。 考查方式：处理新闻、概括内容、提炼观点、图表表述、给事物下定义……涉及记叙性语段信息提取、说明性语段信息提取、议论性语段信息提取、图表信息提取。 例题解析 记叙性语段信息提取：人（物）+地点+时间+事件 中考试卷中信息提取类试题主要有以下几种题型： 题型二：新闻内容的概括 【例1】请用一句话提取下面这段文字的主要内容。(限15字以内) 今年是建国60周年，也是《湖北日报》创刊60周年。在2月6日至3月15日《湖北日报》开展的形象人物评选活动中，聂海胜当选《湖北日报》形象人物。这次旨在以人物彰显媒体品质的评选活动，得到广大读者的积极支持。经热心读者手机短信、网络投票等方式推荐，襄樊籍航天英雄聂海胜以其责任、理性、坚毅的品质以及巨大影响力最终脱颖而出。 参考答案：聂胜海当选《湖北日报》形象人物 【例2】请自己组织语言，概括下面这段文字的主要内容。（限15字以内）
欧盟健康风险科学委员会发表报告指出，如果5年内每周使用随身听5天，且每天以高音量收听音乐平均超过一个小时的话，那么5%至10%的使用者将面临永久性失聪的危险。最近几年，欧盟的随身听特别是mp3的销售数量猛增，约有5000万到1亿人特别是年轻人在使用随身听，因此有必要对人体的危害进行调查并采取措施，以保护青少年不受随身听和其他类似装置的损害。 参考答案：随身听会造成永久性听力损伤（或：常用随身听可能导致永久性失聪。） 题型三：给新闻拟标题 【例1】给下列这则新闻加上恰当的标题。（不超过12个字） 据介绍，世界数字图书馆包罗万象，从图书到各种档案都有，资料质量非常高。它按时间、地点、主题和捐助机构等内容提供搜索和浏览服务。使用者可以用阿拉伯文、中文、英文、法文、葡萄牙文、俄文与西班牙文7种语言查询。 参考答案：世界数字图书馆正式启用 【例2】给下列新闻拟一个标题。 再现传统盛景的2009年温州“拦街福”开街已经十天，市民热情高涨，深深感受到了温州传统文化的魅力。 “拦街福”是温州是传统习俗，始于宋，盛于清，流传至今。今年突出“传承文明、文化兴市”的主题，主要活动有拦街祈福、民俗文化展示、民间艺术展演等。到昨天为止，光顾“拦街福”的市民已达到35万人次，现场每天都洋溢着欢乐祥和的气氛。 参考答案：“拦街福”开街市民热情高涨（或：市民热情高涨感受文化魅力） 解析：给新闻拟标题与概括新闻一样，都是考察概括能力。但它们之间也有明显的区别。首先，拟标题要求语言更简洁，概括性更强。标
. 新闻概写，提取关键词 ①什么是新闻？ “新闻就是新近发生的事实的报道。”有动态新闻、综合新闻、公报新闻、评述新闻等。新闻具有针对性、真实性、时效性以及语言的叙述性和简洁性。 狭义的新闻有时专指“消息”。 新闻是一种以记叙为主的文体，其有如同记叙文一样的基本要素，但由于各种部分的内容要求不同，故其各个部分的概述要点不尽相同。新闻必须具备时间、地点、人物、事件、原因（包括经过、结果）等五个要素。 ②新闻的结构： 概写新闻、并非一般要求下的内容概括，如单句找主干、复句看偏正关系及强调内容，句群抓中心句、分析结构层次等所能解决并合乎要求的，往往更需要考虑其文体特点。因而对新闻的结构也应有所了解。新闻的结构一般包括标题、导语、主体、结尾四部分。 a标题 标题是新闻的“眼睛”，有一行标题和多行标题之分。其主标题旨在揭示消息的主题或重要新闻事实；副标题（又称辅题、子题）用以补充说明情况，或指出内容范围，作出内容提要等。概写标题通常要求的是一行标题（即主标题）的概写。 一般说来标题较标题新闻更简洁，往往不需要时间，只要求两个必备要素人物和事件，句中通常不停顿，文末不用标点。 b导语 导语是新闻的纲领和中心所在，读者可以从导语中得到整个新闻的总印象。根据其主体部分拟写导语，要求简明扼要，重点突出，概括性强。常见的导语写法有叙述式、描写式和结论式等。 通常情况下，导语部分除时间、地点（报道具体时间具体地点的动态新闻要有时间、地点要素）外，其余要素均应具有。 c主体 新闻的主体部分自然要有时间、地点、人物、事件（包括经过、结果）、原因五个要素。其在事件的顺叙中，有时还插入有关的背景材料和其他相关内容。 压缩主体时，自然要删去那些插叙、补叙部分的背景材料及其他相关内容。 d结尾 结尾（有时可无）是整个消息的结束语，它用于揭示事实的意义，指出事件发展的趋向，具有画龙点睛的作用。除基本要素“人物”、“事件”外，其他要素往往不必出现。形式有小结式、评论式、希望式等。 ③新闻概写的类型：
计算机工程应用技术本栏目责任编辑：贾薇薇 数据挖掘中的聚类分析方法 黄利文 （泉州师范学院理工学院，福建泉州３６２０００） 摘要：聚类分析是多元统计分析的重要方法之一，该方法在许多领域都有广泛的应用。本文首先对聚类的分类做简要的介绍，然后给出了常用的聚类分析方法的基本思想和优缺点，并对常用的聚类方法作比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 关键词：聚类分析；数据挖掘 中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）１２－２０５６４－０２ ＣｌｕｓｔｅｒＡｎｌａｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇ ＨＵＡＮＧＬｉ－ｗｅｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＱｕａｎｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓａｗｉｄｅｒａｎｇｅｏｆａｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎｓｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｒｉｅｆｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｇｉｖｅｓｓｏｍｅｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｔｈｅｓｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｎｄａｎｓｌｙｚｅｄｓｏｔｈａｔｐｅｏｐｌｅｃａｎｃｈｏｓｅｓｕｉｔａｂｌｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｃｔｕａｌｉｓｓｕｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ；ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ １引言 聚类分析是数据挖掘中的重要方法之一，它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子类，使相似的样品尽可能归为一类，而不相似的样品尽量划分到不同的类中。目前，该方法已经被广泛地应用于生物、气候学、经济学和遥感等许多领域，其目的在于区别不同事物并认识事物间的相似性。因此，聚类分析的研究具有重要的意义。 本文主要介绍常用的一些聚类方法，并从聚类的可伸缩性、类的形状识别、抗“噪声”能力、处理高维能力和算法效率五个方面对其进行比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 ２聚类的分类 聚类分析给人们提供了丰富多彩的分类方法，这些方法大致可归纳为以下几种［１，２，３，４］：划分方法、层次方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法和基于模型的聚类方法。 ２．１划分法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ） 给定一个含有ｎ个对象（或元组）的数据库，采用一个划分方法构建数据的ｋ个划分，每个划分表示一个聚簇，且ｋ≤ｎ。在聚类的过程中，需预先给定划分的数目ｋ，并初始化ｋ个划分，然后采用迭代的方法进行改进划分，使得在同一类中的对象之间尽可能地相似，而不同类的中的对象之间尽可能地相异。这种聚类方法适用于中小数据集，对大规模的数据集进行聚类时需要作进一步的改进。 ２．２层次法（ｈｉｅｔａｒｃｈｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ） 层次法对给定数据对象集合按层次进行分解，分解的结果形成一颗以数据子集为节点的聚类树，它表明类与类之间的相互关系。根据层次分解是自低向上还是自顶向下，可分为凝聚聚类法和分解聚类法：凝聚聚类法的主要思想是将每个对象作为一个单独的一个类，然后相继地合并相近的对象和类，直到所有的类合并为一个，或者符合预先给定的终止条件；分裂聚类法的主要思想是将所有的对象置于一个簇中，在迭代的每一步中，一个簇被分裂为更小的簇，直到最终每个对象在单独的一个簇中，或者符合预先给定的终止条件。在层次聚类法中，当数据对象集很大，且划分的类别数较少时，其速度较快，但是，该方法常常有这样的缺点：一个步骤（合并或分裂）完成，它就不能被取消，也就是说，开始错分的对象，以后无法再改变，从而使错分的对象不断增加，影响聚类的精度，此外，其抗“噪声”的能力也较弱，但是若把层次聚类和其他的聚类技术集成，形成多阶段聚类，聚类的效果有很大的提高。２．３基于密度的方法（ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 该方法的主要思想是只要临近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就继续聚类。也就是说，对于给定的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。这样的方法就可以用来滤处＂噪声＂孤立点数据，发现任意形状的簇。２．４基于网格的方法（ｇｒｉｄ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 这种方法是把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的聚类操作都在这个网格结构上进行。用这种方法进行聚类处理速度很快，其处理时间独立于数据对象的数目，只与量化空间中每一维的单元数目有关。 ２．５基于模型的方法（ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ） 基于模型的方法为每个簇假定一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合。该方法经常基于这样的假设：数据是根据潜在的概 收稿日期：２００８－０２－１７ 作者简介：黄利文（１９７９－），男，助教。
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 一种利用信息熵的群体智能聚类算法 !#$%计算机工程与应用前言数据挖掘是一个多学科交叉的研究领域，涉及数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识获取、生物计算等学科。 这些学科的发展为数据挖掘的研究提供了新的机遇与挑战。 聚类是数据挖掘的重要任务之一，目前主要的聚类算法可以划分为如下几类()： 划分方法，层次方法，基于密度的方法，基于网格的方法和基于模型的方法等。 这些方法大多数需要一些参数限制，设定聚的数目，而且聚类结果对初始状态及参数非常敏感。 近年来，一些学者开始应用群体智能（*+,-. /01233452062）(!)的思想研究聚类问题。 因为群体智能源于对简单个体组成的群落社会系统的模拟，如蚁群、蜂群，在没有任何先验知识和无统一指挥的分布环境下，它们具有自我组织、合作、通信等特点。 在文献(%)中，720289:8-5 等首次模拟幼蚁自动分类（即较小的幼虫在中心，较大的幼虫在外围）及蚁尸聚积现象，提出了聚类基本模型。 随后 ;8.2- 和 ,421, 在文献(#)中改进了 720289:8-5的基本模型，提出了 ; 算法并应用于数据分析中。 1 / 12
虽然以上方法可以获得较好的聚类结果，但是需较长的计算时间，还需设置较多的参数。 文献(，=)采用群体智能与均值算法相结合的方法加快聚类速度。 论文在 ; 算法中利用信息熵来控制蚂蚁拾起和放下对象动作，既可以减少参数的个数，又可以加快聚类的进程。 !蚁群聚类的基本模型和 ; 算法在自然界中，一些蚂蚁可以将蚁尸聚成公墓，也可将幼虫按大小分类。 720289:8-5 等根据这两种现象提出了两种模型(%)，两者的原理是一致的，即一群蚂蚁在一个二维区域内任意移动，允许按规则拾起和放下物体。 一个任意移动的未载物体的蚂蚁拾起一个物体的可能性 !按公式（）计算；一个任意移动的载有物体的蚂蚁放下一个物体的可能性 !#按公式（!）计算，其中 $是蚂蚁周围物体的个数，%和 %!均为常数。 !?%%@$!（）#?$%!@$!!（!）;8.2- 和 ,421, 在文献(#)中，基于 720289:8-5 的基本模型，提出了以下算法： A B/0414,34C,14:0 B A:- 2D2-E 412. F:G3,62 -,0F:.3E :0 5-4FH0F :-:- ,33 ,5201I F:G3,62 ,5201 ,1 -,0F:.3E I232612F I412H0F :-A B J,40 3::G B A:- (? 1: (.,K F::- ,33 ,5201I F:/L （（,5201 803,F20）,0F （I412 :668G42F 9E 412. ））1M20N:.G812 $ （）,0F （）7-,+ -,0F:. -2,3 08.92- ) 921+220 ,0F /L （)!
第35卷第1期2009年3月延边大学学报(自然科学版) Journal of Yanbian University (Natural Science )Vol.35No.1Mar.2009 收稿日期:2008-10-18 作者简介:姜浩(1981— ),男,硕士研究生,研究方向为粒子群算法.文章编号:100424353(2009)0120064204 一种基于粒子群算法的聚类算法 姜浩, 崔荣一 (延边大学工学院计算机科学与技术系智能信息处理研究室,吉林延吉133002) 摘要:提出一种基于粒子群算法的聚类算法,该算法利用粒子群算法随机搜索解空间的能力找到最优解.首先,将样本所属类号的组合作为粒子,构成种群,同时引入极小化误差平方和来指导种群进化的方向.其次,通过对全局极值的调整,搜索到全局最优值.最后,通过仿真实验的对比,验证了该算法在有效性和稳定性上要好于K 2means 算法. 关键词:粒子群;聚类;极小化误差平方和中图分类号:TP301.6 文献标识码:A A Method of Clustering B ased on the P article Sw arm Optimization J IAN G Hao , CU I Rong 2yi (I ntelli gent I nf ormation Processing L ab.,De partment of Com puter Science and Technolog y , College of Engineering ,Yanbian Universit y ,Yanj i 133002,China ) Abstract :A clustering method based on the particle swarm optimization is provided ,using the ability of PSO algorithm which can search all of the solution space to find the optimum solution.Firstly ,the combination of the cluster number of the samples was taken as particles to consist a swarm.Meanwhile ,the evolution trend was used to modulate with the theory of the L MS error criterion.Secondly ,according to the modulating for global best ,the algorithm researched the global optimum.Finally ,the simulation results show that the new algorithm of proposed algorithm is more efficient and stable than K 2means algorithm.K ey w ords :particle swarm optimization ;clustering ;L MS error criterion 0 引言 聚类分析研究具有很长的历史,其重要性及 与其他研究方向的交叉特性得到人们的肯定[1].聚类是数据挖掘、模式识别等研究方向的重要研究内容之一,在识别数据的内在结构方面具有极其重要的作用.聚类技术广泛应用于语音识别、字符识别、图像分割、机器视觉、数据压缩和文献信息检索等领域.聚类的另一主要应用是数据挖据(多关系数据挖掘)、时空数据库应用(GIS 等)、序列和一类数据分析等.此外,聚类还应用于统计科学.值得一提的是,聚类分析对生物学、心理学、考 古学、地质学、地理学以及市场营销等研究也都有重要应用. 粒子群优化(Particle Swarm Optimization ,PSO )算法是由Eberhart 和Kennedy [2]于1995年提出的一类基于群智能的随机优化算法.该算法模拟鸟群飞行觅食的行为,通过个体之间的集体协作和竞争来实现全局搜索,是一种基于群智能的演化计算技术.同遗传算法相比,虽然同是基于迭代的进化算法,但没有交叉和变异算子,群体在解空间中根据自身经历的最好位置,以及群体最优解来进行搜索.由于PSO 算法有着参数少,
语文中考新闻拟写标题和概括信息专题复习练习与解析 例１．以尽量简洁的语言，概括下面这段文字所叙述的主要事实。（不超过２６个字） 哈尔滨一位老人历时９个月，行程数千里，骑着三轮车来到天津。他的三轮车挂满了写着日军罪恶的条幅。他的外公和外叔公都是抗日地下工作者，均被日军残忍地杀害了。当年日军对中国的侵略给他留下了痛苦的回忆，最近日本教科书篡改历史的事件更激起了他的义愤，于是他踏上了声讨日军罪行之路。 例２．试用一句话说明京剧是怎样形成的。（连标点在内不超过３０个书写格） 京剧的前身是安徽的徽剧。清乾隆五十五年（１７９０）起，原在南方演出的三庆、四喜、春台、和春四大徽剧戏班相继进入北京演出，它们吸收了汉调、秦腔、昆剧的部分剧目、曲调和表演方法，使徽剧与这些剧种逐渐融合，演变成一种新的声腔，更为悦耳动听，称为“京调”。清代末期民国初期，上海的戏院全都为京班所掌握，所演的戏称为“京戏”。 例3：在空格内给下面的短文写一个标题。（不超过１０个字） “白帝碧波山水欢，千帆竞渡履平川。”６月１０日，奉节县１００名诗人齐聚老县城依斗门，朗诵着自己的诗作，送别有着一千多年历史的古城门，这座古城门即将在三峡水库蓄水达１３５米水位时，永沉江底。８４岁的老诗人余敬之也参加了此次活动。有“活杜甫”之称的他，至今创作出了３０００多首诗歌。看着不断上涨的江水，老诗人朗诵着自己的诗作，眼泪直往下掉。他说，千百年来，依斗门跟瞿塘峡、白帝城一样，是诗人取之不尽的创作源泉。 下午５点，依斗门被水淹没，标志着诗城遗址初步没入库底。此时，诗人们才依依不舍离去。 例4：将下列内容概括成一句话新闻，不超过１４个字。
中语文必修四复习·提取关键词 □□复习提要 一、什么叫关键词？关键词与学习生活的关系。 二、如何提取关键词？（以说明性语段为主） 1、确定说明的对象。 2、确定说明对象的特点、性质和功用等。 3、确定其它信息：如何……，怎么办等。 三、关键词之间存在着一定的逻辑关系： （因果关系、并列关系、递进关系、转折关系、目的关系/说明关系）/什么→是什么→为什么→怎么办 如果把关键词串成句子，则能体现短文的主要内容。 四、如何寻找关键词？ 1、看题目。 2、看出现的频率。 3、看总括性语句。 4、分层次。
5、可多确定一至二个“关键词”，然后进行筛选。 【分析】关键词本是网络中经常提及的词语，指的是人们输入搜索框中的文字。关键词的内容大多为网站名、网页名、新闻事件、人名、术语、软件名等。什么是“关键词”？新版现代汉语词典对此是这样解释的“（1）指能体现一篇文章或一部著作的中心概念的词语。（2）指检索资料时所查内容中必须有的词语。”依照这里的解释不难理解，提取关键词，说到底就是要善于提取“核心信息”，是一种压缩信息类的题型，考查学生提取关键信息的能力。 【解题方法】做这类题目，首先要分清语段的类型，看是记叙性语段，还是议论性语段，还是说明性语段。
如果是记叙性语段，首先要找出叙述的对象是什么，文段围绕这个对象说了什么事，最后的结果如何或者影响如何，然后在这基础上再提取关键词;如果是议论性语段，首先要找出语段的观点是什么，围绕此观点分别使用了哪些论据，然后在此基础上再提取关键词；如果是说明性语段，就要首先找出说明的对象是什么，文章对此说明对象说明的特征是什么，然后在这基础上再提取关键词。 提取完成后要检验，方法是把提取到的关键词连结成句，如果能够体现短文的主要内容，就可以认定是符合要求。 □□提取关键词的题型初次出现在2005年全国高考试卷（1）中：
基于k—means聚类算法的试卷成绩分析研 究 第39卷第4期 2009年7月 河南大学(自然科学版) JournalofHenanUniversity(NaturalScience) V o1.39NO.4 Ju1.2009 基于k—means聚类算法的试卷成绩分析研究 谭庆' (洛阳师范学院信息技术学院,河南洛阳471022) 摘要:研究_rk-means聚类算法,并将此算法应用于高校学生试卷成绩分析中.首先对数据进行了预处理,然后 使用k-means算法,对学生试卷成绩进行分类评价.用所获得的结果指导学生的学习和今后的教学工作. 关键词:数据挖掘;聚类;k-means算法;试卷成绩 中圈分类号:TP311文献标志码:A文章编号:1003—4978(2009)04—0412—04 AnalysisandResearchofGradesofExaminationPaper BasedonK—meansClusteringAlgorithm TANQing (Acaderny.l,InformationTechnologY,LuoyangNormalUniversity,LuoyangHenan47102 2,China) Abstract:Thispaperresearcheslhekmeansclusteringalgorithmandappliesittotheanalysiso fthegradedataof examinationpaperofhighereducationschoolSstudents.Firstly,itpreprocessesthedatabefor eminingThen,it usesthek—
浩海信息多，浓缩取精华——压缩语段提取关键词 浩海信息多，浓缩取精华 ——压缩语段提取关键词 19.提取下面这则新闻报道的主要信息，写出四个关键词。（4分）（2015“绵阳一诊”） 第二届科博会期间，公安部门在会场设置安保部，先后对主要活动现场及周边环境进行了20余次实地勘察，设计出了精确、合理、科学的安保工作框架，从组织机构、应急响应、保障措施等方面都作出了细致的安排，实现了会展中心周边整体物理隔离，增加了视频监控点位80余个，规划了大型停车区域5个，制定了详细的车辆通行、分流方案，确保会场秩序井然。 在此基础上，安保指挥部还设置了28个职能组，统一从各警种、各部门和相关县（市、区）抽调警力，参加科博会安保执勤。记者在会场看到，巡特警、交警、派出所民警都着装上岗，在会场内来回巡逻，一旦发生突发情况，他们将第一时间进行处置。 什么是关键词？ 关键词指的是一篇文章或一段文字中最紧要的词语。 一般放置在文段前面，让读者了解文段的基本内容。 后出现在网络搜索中，指人们输入到搜索框中的关键文字。 就今天讨论的内容，我们可以搜索“高考压缩语段 关键词”，这三个词就可称为关键词。 提取关键词是近年来高考中出现的一种压缩信息类的题型，主要考查学生概括思想内容，提取关键信息的能力。说到底就是要善于提取“核心信息”，善于提炼恰当的词语来表达内容。 应注意的问题： 1、关键词既可以是双音节词，也可以是四字短语或多音节短语； 2、关键词一般是名词、动词、形容词，不会是虚词； 3、书写时注意词语的顺序，因为不少题暗含顺序的要求，最好按原文顺序书写。 考点扫描 提取关键词是信息筛选和压缩语段这两个考点的一个综合。它主要考查学生概括思想内容，提取关键信息的能力。 它首先要求考生在准确理解文段的基础上找到有效信息，并从中筛选出核心信息；然后用最简洁的语言加以概括，且概括时只能用词或短语。 基本步骤为：压缩内容——提取主干——筛选比较——整合表达 （一般可表述为：“什么怎么样”这种结构） 一、关注话题 任何语段，它总是围绕一个话题来展开，体现话题的词语肯定是关键词之一。 可采用语法分析法，抓句子的主干。 用“什么怎么样”这种格式来进行概括。 （2005全国1）提取下面一段话的主要信息，在方框内写出四个关键词。 据报道，我国国家图书馆浩瀚的馆藏古籍中，仅1.6万卷“敦煌遗书”就有5000余米长卷需要修复，而国图从事古籍修复的专业人员不过10人；各地图书馆、博物馆收藏的古籍文献共计3000万册，残损情况也相当严重，亟待抢救性修复，但全国的古籍修复人才总共还不足百人。以这样少的人数去完成如此浩大的修复工程，即使夜以继日地工作也需要近千年。
各种聚类算法的比较 聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地小；不同类对象之间的相似度尽可能地大。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自数据挖掘中的聚类分析研究综述这篇论文。 1、层次聚类算法 1.1聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离 1.1.2最具代表性算法 1）CURE算法 特点：固定数目有代表性的点共同代表类 优点：识别形状复杂，大小不一的聚类，过滤孤立点 2）ROCK算法 特点：对CURE算法的改进 优点：同上，并适用于类别属性的数据 3）CHAMELEON算法 特点：利用了动态建模技术 1.2分解聚类 1.3优缺点 优点：适用于任意形状和任意属性的数据集；灵活控制不同层次的聚类粒度，强聚类能力 缺点：大大延长了算法的执行时间，不能回溯处理 2、分割聚类算法 2.1基于密度的聚类 2.1.1特点 将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类
1）DBSCAN：不断生长足够高密度的区域 2）DENCLUE：根据数据点在属性空间中的密度进行聚类，密度和网格与处理的结合 3）OPTICS、DBCLASD、CURD：均针对数据在空间中呈现的不同密度分不对DBSCAN作了改进 2.2基于网格的聚类 2.2.1特点 利用属性空间的多维网格数据结构，将空间划分为有限数目的单元以构成网格结构； 1）优点：处理时间与数据对象的数目无关，与数据的输入顺序无关，可以处理任意类型的数据 2）缺点：处理时间与每维空间所划分的单元数相关，一定程度上降低了聚类的质量和准确性 2.2.2典型算法 1）STING：基于网格多分辨率，将空间划分为方形单元，对应不同分辨率2）STING+：改进STING，用于处理动态进化的空间数据 3）ＣＬＩＱＵＥ：结合网格和密度聚类的思想，能处理大规模高维度数据4）WaveCluster：以信号处理思想为基础 2.3基于图论的聚类 2.3.1特点 转换为组合优化问题，并利用图论和相关启发式算法来解决，构造数据集的最小生成数，再逐步删除最长边 1）优点：不需要进行相似度的计算 2.3.2两个主要的应用形式 1）基于超图的划分 2）基于光谱的图划分 2.4基于平方误差的迭代重分配聚类 2.4.1思想 逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解