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基于时空分析的突发事件检测方法

         

摘要

现有突发事件检测方法多数未考虑事件的重要性,且以孤立的方式看待事件的突发时间域和空间域.为此,提出一种基于时空要素综合分析的突发事件检测方法.引入数据立方体结构存储事件词,通过基于语义相似性的实时事件聚类算法抽取出重要事件.根据TFIDF计算事件在时空维度上的出现权重,给出有限状态机-高斯分布模型识别时空突发事件.实验结果表明,该方法能够有效地识别出事件的突发时间段和突发区域,与现有突发事件检测方法相比,检测突发事件的准确率更高.

著录项

  • 来源
    《计算机工程》 |2018年第5期|7-13|共7页
  • 作者单位

    中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室;

    北京100190;

    中国科学院电子学研究所;

    北京100190;

    中国科学院大学;

    北京100190;

    中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室;

    北京100190;

    中国科学院电子学研究所;

    北京100190;

    中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室;

    北京100190;

    中国科学院电子学研究所;

    北京100190;

    中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室;

    北京100190;

    中国科学院电子学研究所;

    北京100190;

    中国科学院大学;

    北京100190;

    中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室;

    北京100190;

    中国科学院电子学研究所;

    北京100190;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    突发事件; 时空分析; 事件抽取; 实时事件聚类; 数据立方体;

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