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基于突发词聚类的微博突发事件检测方法

         

摘要

微博突发事件检测是网络舆情分析的重要分支,近年来已受到国内外学者的广泛关注.分析用户行为特征,提出一种用户影响力计算方法,并将其与微博文本特征、传播特征相结合,提出词语突发度概念作为突发词的判定标准,进而抽取突发词集;引入凝聚式层次聚类算法,对突发词集进行聚类,并筛选出合适的突发词类簇用以描述突发事件,从而实现微博突发事件检测.通过实验检测,结果是正确率为63.64%,召回率为87.5%,F值为0.74,表明该方法可以在大量微博数据中有效检测到突发事件.

著录项

  • 来源
    《计算机应用》 |2014年第2期|486-490505|共6页
  • 作者

    郭跇秀; 吕学强; 李卓;

  • 作者单位

    网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学);

    北京100101;

    网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学);

    北京100101;

    网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学);

    北京100101;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 程序设计;
  • 关键词

    突发事件; 用户影响力; 突发词; 聚类;

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