基于多种特征融合的微博突发事件检测方法

摘要：

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0.8361,召回率可达0.8793,表明该方法能够有效检测出微博中的突发事件.

关键词：微博、突发事件、突发期、情感特征、文本特征

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;重庆市基础与前沿研究计划项目

在线出版日期：2022-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：234-242