如今微博平臺(tái)已經(jīng)成為了實(shí)時(shí)信息的傳播的重要媒介,每當(dāng)一個(gè)熱門事件發(fā)生時(shí),微博平臺(tái)如Twitter會(huì)在第一時(shí)間涌現(xiàn)出大量與該事件相關(guān)的推文,并且融入到微博的海量信息當(dāng)中。由于微博數(shù)據(jù)具有低密度性和高冗余性的特點(diǎn),使得用戶很難通過(guò)搜索瀏覽的方式快速準(zhǔn)確的了解該熱點(diǎn)事件的發(fā)生及演化過(guò)程。因此在海量的微博數(shù)據(jù)中,如何快速掌握一個(gè)熱點(diǎn)事件的演化過(guò)程并以簡(jiǎn)明扼要的摘要形式呈現(xiàn)給用戶,成為了社交網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。然而微博數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)短、不規(guī)范和規(guī)模龐大等特殊性,使得傳統(tǒng)的適用于長(zhǎng)文本（如新聞報(bào)道）話題檢測(cè)與追蹤技術(shù)不再適用。本文以Twitter平臺(tái)為基礎(chǔ),提出了一種基于微博事件的演化分析及摘要抽取方法,該方法按時(shí)間線形式呈現(xiàn)事件演化形成的各個(gè)演化階段的摘要。本文主要研究工作如下:第一,提出基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖的演化階段檢測(cè)算法。由于隨著微博事件的動(dòng)態(tài)發(fā)展,會(huì)演化出不同的階段。所以該算法以Twitter事件的推文數(shù)據(jù)流為輸入,基于關(guān)鍵詞及其共現(xiàn)關(guān)系構(gòu)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖;然后基于重疊社團(tuán)劃分算法得到關(guān)鍵詞社團(tuán),其中一個(gè)社團(tuán)對(duì)應(yīng)一個(gè)演化階段,然后推文數(shù)據(jù)集基于社團(tuán)中的關(guān)鍵詞進(jìn)行文檔聚類得到演化階段推文簇,即... 

【文章來(lái)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(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例圖

達(dá)維臺(tái)風(fēng)事件社團(tuán)劃分部分結(jié)果圖


本文編號(hào)：3095711