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基于Kleinberg在线状态机的社交网络事件检测方法

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本发明公开了一种基于Kleinberg在线状态机的社交网络事件检测方法，包括以下步骤：S1、获取社交网络的推文数据，对获取的推文数据进行预处理；S2、对推文文本进行增量聚类，根据文本相似度对文本进行划分；S3、利用Kleinberg状态机对单词相关文本的生成时间间隔序列建立突发检测模型，识别单词的突发结构；S4、突发事件判定。本发明采用连续时间模型，能够细粒度地识别单词特征的突发结构信息，有助于缓解社交网络事件的早期发现问题；能够比较全面的检测出事件的单词突发特征，适用于流式数据，利用事件的突发结构关系和共现关系，能够提高社交网络事件检测的准确度。

著录项

公开/公告号CN109145114B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-08-03

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN201810992986.3
发明设计人费高雷;张乐中;胡光岷;杨立波;
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申请日2018-08-29
分类号G06F16/35(20190101);G06F16/9536(20190101);G06F40/289(20200101);G06K9/62(20060101);G06F40/216(20200101);
代理机构51268 成都虹盛汇泉专利代理有限公司;
代理人王伟
地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2022-08-23 12:15:03

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