基于词聚类的跨媒体突发事件检测方法

摘要：

本文提出一种基于突发词聚类的跨媒体突发事件检测方法.根据事件分析,发现微博具有文本丰富、用户活跃度高、在突发事件检测中具有速度快且高效的特点,但是由于微博文本长度较短,内容过于随意,使得事件发现的结果不够精确.新闻作为官方媒体,其真实性和权威性较高,内容比较规范,事件发现较为准确,但因为新闻数量较少,对于突发事件检测任务来说,时效性较低.现有的方法只针对一种媒体的数据进行挖掘,无法规避掉该媒体的数据所固有的缺点.本文提出一种方法,将微博和新闻2种媒体的数据进行融合,在满足突发事件检测的时效性的同时,提升了突发事件检测的准确率.

关键词：突发事件、检测、跨媒体、词聚类

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2017YFB0803302,2016YFB1000902;国家"九七三"重点基础研究发展计划2014CB340405,2014CB340401;国家自然科学基金重点项目61433014

在线出版日期：2019-02-27（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：23-31