基于突发词聚类的微博突发事件检测方法

发布时间：2017-07-08 06:14

  本文关键词：基于突发词聚类的微博突发事件检测方法

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【摘要】：微博突发事件检测是网络舆情分析的重要分支,近年来已受到国内外学者的广泛关注。分析用户行为特征,提出一种用户影响力计算方法,并将其与微博文本特征、传播特征相结合,提出词语突发度概念作为突发词的判定标准,进而抽取突发词集;引入凝聚式层次聚类算法,对突发词集进行聚类,并筛选出合适的突发词类簇用以描述突发事件,从而实现微博突发事件检测。通过实验检测,结果是正确率为63.64%,召回率为87.5%,F值为0.74,表明该方法可以在大量微博数据中有效检测到突发事件。
【作者单位】： 网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学);
【关键词】： 突发事件 用户影响力 突发词 聚类
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61171159,61271304) 北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金资助B类重点项目(KZ201311232037)
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 0引言微博是近年来迅速兴起的网络全民媒体,一个可以方便快捷地发布、分享、获取以及传播信息的平台。国外著名微博服务平台Twitter,自2006年在美国上线以来,其注册用户已超过5亿[1]。而国内的本地化微博服务近几年也在迅速发展,据中国互联网络信息中心(China Internet Networ

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本文编号：533302