發(fā)布時間：2021-01-21 01:47

　　近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,人們通過社交網(wǎng)絡(luò)彼此聯(lián)系越來越緊密。微博,Twitter等工具的出現(xiàn)使得人們了解世界的方式變得越來越容易。社交媒體平臺每天產(chǎn)生著大量的消息,這些消息包含了大量的事件信息。利用話題檢測與追蹤技術(shù)對社交網(wǎng)絡(luò)事件進行分析、追蹤事件的演化過程對于把握事件的發(fā)展動態(tài)具有重要意義。事件演化分析是話題檢測與追蹤技術(shù)的一個方面,主要研究話題下的事件演化過程。本文將研究Twitter中事件之間的演化關(guān)系。傳統(tǒng)的事件演化分析方法大多先根據(jù)事件的發(fā)生時間來確定事件之間的時序關(guān)系,然后計算事件關(guān)聯(lián)度得到事件演化圖。在實際中,事件可能存在噪聲,導(dǎo)致事件發(fā)生時間的估計不夠準確,影響事件演化圖的質(zhì)量,進而影響后續(xù)的事件演化追蹤。針對上述問題,本文在已有的研究基礎(chǔ)上提出了事件演化分析新方法,包括如下幾個方面:（1）提出了基于動態(tài)時間規(guī)整算法的事件時序關(guān)系分析方法。該方法針對社交網(wǎng)絡(luò)事件中可能存在的噪聲,首先采用時間與空間信息融合的方式,通過核密度估計方法對事件的時間序列進行去噪;然后,使用動態(tài)時間規(guī)整算法獲取去噪后的兩個事件的時間對齊關(guān)系;最后,對事件的時序關(guān)系進行判決。實驗證明,本文提... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

社交網(wǎng)絡(luò)新聞報道事件示例

社交網(wǎng)絡(luò)用戶發(fā)布推文示例

動態(tài)事件規(guī)整算法偽代碼規(guī)整代價函數(shù)通常使用距離度量來進行設(shè)定，距離度量方式有歐氏距離、絕


本文編號：2990205