本文關(guān)鍵詞：面向大規(guī)模微博消息流的突發(fā)話題檢測

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【摘要】：突發(fā)事件在微博中迅速傳播,產(chǎn)生巨大的影響力,因此,突發(fā)輿情受到政府、企業(yè)的廣泛關(guān)注.現(xiàn)有的突發(fā)話題檢測算法只考慮單一的特征實體,無法處理微博中新詞、圖片、鏈接等誘導(dǎo)的突發(fā).面向大規(guī)模微博消息流,提出一種無需中文分詞的實時突發(fā)話題檢測框架模型.模型依據(jù)消息流動態(tài)調(diào)整窗口大小,并通過傳播影響力度量實體的突發(fā)權(quán)值.采用高階聯(lián)合聚類算法同時對實體、消息、用戶進行聚類分析,在檢測突發(fā)話題的同時,得到話題的關(guān)聯(lián)消息及參與用戶.對比實驗結(jié)果表明,算法的準(zhǔn)確性高,能夠更早地檢測到突發(fā)話題.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)信息安全研究中心;
【基金】：國家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計劃基金項目(2012AA012802) 國家自然科學(xué)基金項目(61170242)
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 隨著微博的廣泛使用,新浪、騰訊微博中每天涌現(xiàn)出大量的突發(fā)事件.面向微博消息流的實時突發(fā)話題檢測成為輿情分析、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域中的熱點研究問題,并且在地震報告等方面得到了廣泛的應(yīng)用[1].微博是一種社會化媒體,其包含豐富的特征信息[2-3].微博消息流具有規(guī)模大、實時性強，

本文編號：1167979