本文關(guān)鍵詞：面向微博突發(fā)事件發(fā)現(xiàn)的自適應(yīng)社區(qū)檢測(cè)算法研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，，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(yīng)用已經(jīng)成為傳統(tǒng)媒體以外的一個(gè)重要的信息來源。如何及時(shí)且準(zhǔn)確地從微博數(shù)據(jù)流中發(fā)現(xiàn)突發(fā)事件信息,已成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域近些年來的研究熱點(diǎn)之一。為了從海量噪聲數(shù)據(jù)中過濾出稀疏的事件信號(hào),學(xué)術(shù)界提出了很多方案來描述和檢測(cè)突發(fā)特征,并對(duì)這些特征進(jìn)行聚類以得到完整的事件信息。然而,在實(shí)時(shí)更新的微博流場(chǎng)景中,需要以有限的時(shí)空開銷來生成事件信息,所以傳統(tǒng)的靜態(tài)聚類方案不能滿足需求。本文針對(duì)這一問題,提出用突發(fā)特征網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)來描述事件,且以歷史事件為基礎(chǔ)生成最新事件的信息,旨在減少實(shí)時(shí)檢測(cè)突發(fā)事件的時(shí)空開銷,并提高事件發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確度。本文的主要內(nèi)容和貢獻(xiàn)如下：第一,提出了一個(gè)面向帶權(quán)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)社區(qū)檢測(cè)算法。該算法基于無權(quán)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)下的QCA社區(qū)檢測(cè)算法,采用了模塊度局部優(yōu)化的思路。在帶權(quán)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化的情況下,該算法能夠?qū)v史的社區(qū)結(jié)構(gòu)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整�；谧饔昧Φ母拍�,可以分析得知網(wǎng)絡(luò)變化對(duì)于結(jié)點(diǎn)移動(dòng)趨勢(shì)的全局影響,從而避免了不必要的網(wǎng)絡(luò)調(diào)整開銷。在此基礎(chǔ)上,再以模塊度優(yōu)化為目標(biāo),對(duì)不穩(wěn)定的社區(qū)結(jié)構(gòu)進(jìn)行局部調(diào)整。第二,提出采用帶權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)突發(fā)單詞的重要性和共現(xiàn)性建模,并以詞圖網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)來描述事件信息。此外,本文基于帶權(quán)網(wǎng)絡(luò)提出了權(quán)重強(qiáng)度的概念,以描述網(wǎng)絡(luò)中局部子圖的重要性,并據(jù)此推導(dǎo)出帶權(quán)網(wǎng)絡(luò)下的模塊度度量公式。第三,提出了一個(gè)微博突發(fā)事件在線檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案。該方案采用特征優(yōu)先的策略,結(jié)合預(yù)處理和突發(fā)性估計(jì)的結(jié)果來構(gòu)建帶權(quán)詞圖模型,應(yīng)用自適應(yīng)社區(qū)檢測(cè)算法來發(fā)現(xiàn)單詞網(wǎng)絡(luò)中的事件信息。通過實(shí)驗(yàn)可以證明,利用該系統(tǒng)方案能夠快速且準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)突發(fā)事件。
【關(guān)鍵詞】：事件檢測(cè) 社區(qū)檢測(cè) 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)挖掘 自然語言處理
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：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(cè)研究現(xiàn)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(xiàn)12-13
• 1.3 本文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第2章 特征優(yōu)先的微博突發(fā)事件檢測(cè)15-27
• 2.1 算法框架15-16
• 2.2 特征檢測(cè)16-21
• 2.2.1 概率生成模型16-17
• 2.2.2 指數(shù)平滑預(yù)測(cè)17-19
• 2.2.3 頻域分析19-20
• 2.2.4 總結(jié)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(wǎng)絡(luò)模型與社區(qū)檢測(cè)的事件生成22-25
• 2.3.3 總結(jié)25
• 2.4 事件檢測(cè)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 面向帶權(quán)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)社區(qū)檢測(cè)算法27-53
• 3.1 帶權(quán)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型27-30
• 3.1.1 模型定義及符號(hào)標(biāo)記27-28
• 3.1.2 權(quán)重強(qiáng)度28-29
• 3.1.3 調(diào)整Modularity指標(biāo)29-30
• 3.2 QCA算法30-32
• 3.2.1 符號(hào)標(biāo)記及目標(biāo)函數(shù)30
• 3.2.2 算法流程30-31
• 3.2.3 擴(kuò)展至帶權(quán)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)31-32
• 3.3 自適應(yīng)社區(qū)檢測(cè)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(cè)結(jié)果的評(píng)價(jià)方法41-42
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果42-52
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)集42-43
• 3.5.2 自適應(yīng)社區(qū)檢測(cè)算法性能分析43-50
• 3.5.3 自適應(yīng)社區(qū)檢測(cè)算法結(jié)果示例和分析50-52
• 3.6 本章小結(jié)52-53
• 第4章 微博突發(fā)事件在線檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)53-72
• 4.1 系統(tǒng)框架53-54
• 4.2 模塊實(shí)現(xiàn)54-64
• 4.2.1 預(yù)處理54-55
• 4.2.2 突發(fā)性估計(jì)55-59
• 4.2.3 詞圖構(gòu)建59-61
• 4.2.4 事件生成61-64
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果64-71
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)集64
• 4.3.2 事件發(fā)現(xiàn)性能分析64-67
• 4.3.3 事件發(fā)現(xiàn)結(jié)果展示67-71
• 4.4 本章小結(jié)71-72
• 結(jié)論72-73
• 致謝73-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果78

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