基于多种特征融合的微博突发事件检测方法

夏英; 陈开鑫

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利用微博数据检测突发事件具有重要意义。针对以往检测方法特征不够丰富、准确率不高等问题,提出了一种基于多种特征融合的微博突发事件检测方法。该方法根据情感符号构建情感特征模型,对微博数据进行情感分类,并采用Kleinberg算法对情感特征进行突发期检测;在突发期内根据词频特征、词频增长特征和话题标签特征融合加权提取突发词,并基于共词分析法计算突发词之间的相似度距离,构建词共现矩阵;采用凝聚式层次聚类算法对突发词进行聚类得到突发事件检测结果。实验得出,突发事件检测准确率可达0.836 1,召回率可达0.879 3,表明该方法能够有效检测出微博中的突发事件。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2022年第2期|234-242|共9页
作者
夏英; 陈开鑫;
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作者单位

重庆邮电大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
微博; 突发事件; 突发期; 情感特征; 文本特征;

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