本文關鍵詞：面向微博突發(fā)事件發(fā)現的自適應社區(qū)檢測算法研究及系統實現，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：伴隨著社交媒體的快速發(fā)展,微博類應用已經成為傳統媒體以外的一個重要的信息來源。如何及時且準確地從微博數據流中發(fā)現突發(fā)事件信息,已成為數據挖掘領域近些年來的研究熱點之一。為了從海量噪聲數據中過濾出稀疏的事件信號,學術界提出了很多方案來描述和檢測突發(fā)特征,并對這些特征進行聚類以得到完整的事件信息。然而,在實時更新的微博流場景中,需要以有限的時空開銷來生成事件信息,所以傳統的靜態(tài)聚類方案不能滿足需求。本文針對這一問題,提出用突發(fā)特征網絡中的社區(qū)結構來描述事件,且以歷史事件為基礎生成最新事件的信息,旨在減少實時檢測突發(fā)事件的時空開銷,并提高事件發(fā)現的準確度。本文的主要內容和貢獻如下：第一,提出了一個面向帶權網絡的自適應社區(qū)檢測算法。該算法基于無權動態(tài)網絡下的QCA社區(qū)檢測算法,采用了模塊度局部優(yōu)化的思路。在帶權網絡出現動態(tài)變化的情況下,該算法能夠對歷史的社區(qū)結構進行自適應調整�；谧饔昧Φ母拍�,可以分析得知網絡變化對于結點移動趨勢的全局影響,從而避免了不必要的網絡調整開銷。在此基礎上,再以模塊度優(yōu)化為目標,對不穩(wěn)定的社區(qū)結構進行局部調整。第二,提出采用帶權網絡模型對突發(fā)單詞的重要性和共現性建模,并以詞圖網絡中的社區(qū)結構來描述事件信息。此外,本文基于帶權網絡提出了權重強度的概念,以描述網絡中局部子圖的重要性,并據此推導出帶權網絡下的模塊度度量公式。第三,提出了一個微博突發(fā)事件在線檢測系統的實現方案。該方案采用特征優(yōu)先的策略,結合預處理和突發(fā)性估計的結果來構建帶權詞圖模型,應用自適應社區(qū)檢測算法來發(fā)現單詞網絡中的事件信息。通過實驗可以證明,利用該系統方案能夠快速且準確地發(fā)現突發(fā)事件。
【關鍵詞】：事件檢測 社區(qū)檢測 動態(tài)網絡 數據挖掘 自然語言處理
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.092;TP391.1
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 課題的研究背景和意義10-11
• 1.2 微博事件檢測研究現狀11-13
• 1.2.1 文檔優(yōu)先與特征優(yōu)先11-12
• 1.2.2 回顧式事件和新事件發(fā)現12-13
• 1.3 本文的主要內容和結構安排13-15
• 第2章 特征優(yōu)先的微博突發(fā)事件檢測15-27
• 2.1 算法框架15-16
• 2.2 特征檢測16-21
• 2.2.1 概率生成模型16-17
• 2.2.2 指數平滑預測17-19
• 2.2.3 頻域分析19-20
• 2.2.4 總結20-21
• 2.3 事件生成21-25
• 2.3.1 基于向量空間模型與文檔聚類的事件生成21-22
• 2.3.2 基于網絡模型與社區(qū)檢測的事件生成22-25
• 2.3.3 總結25
• 2.4 事件檢測的評價標準25-26
• 2.5 本章小結26-27
• 第3章 面向帶權動態(tài)網絡的自適應社區(qū)檢測算法27-53
• 3.1 帶權動態(tài)網絡模型27-30
• 3.1.1 模型定義及符號標記27-28
• 3.1.2 權重強度28-29
• 3.1.3 調整Modularity指標29-30
• 3.2 QCA算法30-32
• 3.2.1 符號標記及目標函數30
• 3.2.2 算法流程30-31
• 3.2.3 擴展至帶權動態(tài)網絡31-32
• 3.3 自適應社區(qū)檢測算法32-41
• 3.3.1 基于作用力概念的推論及證明33-36
• 3.3.2 算法流程36-41
• 3.4 社區(qū)檢測結果的評價方法41-42
• 3.5 實驗結果42-52
• 3.5.1 實驗集42-43
• 3.5.2 自適應社區(qū)檢測算法性能分析43-50
• 3.5.3 自適應社區(qū)檢測算法結果示例和分析50-52
• 3.6 本章小結52-53
• 第4章 微博突發(fā)事件在線檢測系統實現53-72
• 4.1 系統框架53-54
• 4.2 模塊實現54-64
• 4.2.1 預處理54-55
• 4.2.2 突發(fā)性估計55-59
• 4.2.3 詞圖構建59-61
• 4.2.4 事件生成61-64
• 4.3 實驗結果64-71
• 4.3.1 實驗集64
• 4.3.2 事件發(fā)現性能分析64-67
• 4.3.3 事件發(fā)現結果展示67-71
• 4.4 本章小結71-72
• 結論72-73
• 致謝73-74
• 參考文獻74-78
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及科研成果78

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本文編號：298093