基于突显词博文聚类的官微事件检测方法

高永兵; 杨贵朋; 张娣; 马占飞

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基于突显词博文聚类的官微事件检测方法

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【目的】针对官方微博数据存在大量不相关信息的问题,过滤博文进而检测事件。【方法】利用Word2Vec机器学习模型训练官方微博记录集,并将博文影响力、词基础权重以及官微相关性相结合,提出官方微博突显词检测方法,计算突显词博文的相似度,利用层次聚类算法对突显词博文聚类后选取合适的突显词描述事件,从而实现事件检测。【结果】实验结果表明,与TF-IDF和TextRank算法相比较,本文的突显词算法在准确率（63.5%）、召回率（85.5%）和F值（73.0%）方面表现更好。【局限】官方微博历史记录太少,初始的训练会存在数据冷启动问题。【结论】本文方法可以在官方微博博文中有效检测官方微博事件。

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来源
《现代图书情报技术》 |2017年第9期|57-64|共8页
作者
高永兵; 杨贵朋; 张娣; 马占飞;
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作者单位

1. 内蒙古科技大学信息工程学院 2. 包头师范学院计算机系;

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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
官方微博; 相关词; 突显词; 官微事件; Word2Vec;

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