陈麓屹，周斌彬，徐  萍

(浙江树人大学 信息科技学院，浙江 杭州 310015)

摘  要：随着互联网技术的发展，人们更多地选择在虚拟社区等网络平台发表言论和获取信息.该文提出一种新的基于K近邻算法的虚拟社区话题热度评估算法，能够更迅速、更准确地获取用户关注的热点信息，可用于防范危害言论的迅速传播.该算法是通过单个帖子的热度来计算话题热度，利用夹角余弦算法计算具有共同话题的帖子的相似度，采用K近邻算法的思想计算近似帖子的热度.实验证明，该算法具有较高的准确率.

关键词：虚拟社区；热点信息；热度评估；K近邻算法

中图分类号：TP393.09       文献标志码：A        文章编号：1671-2714(2015)01-0001-04