基于重点博文的突发事件检测方法

突发事件容易引起社会舆论,是监管的重要对象。传统事件检测忽略了博文间影响力的差异。考虑到不同微博对事件的影响力不同,针对时序微博数据流,提出一种结合微博影响力与突发词的突发事件检测框架。在综合考虑用户及博文影响力的基础上,挖掘时间窗口内的重点微博,根据重点微博及历史数据计算突发词,再通过突发词检索的方式构建出具有突发性的潜在事件数据集,通过聚类算法检测突发事件。对比两种常见的事件检测方法,实验表明所提方法在准确率与效率上均有明显提升。     

社交网络异常用户识别技术综述

随着互联网的迅速发展,社交网络已经成为人们日常生活中的重要社交工具。然而,社交网络中的异常用户层出不穷,其危害也日益严重。因此,识别和检测社交网络中的异常用户对提高用户体验、保持良好的网络环境等具有重要作用。介绍了不同类型的社交网络异常用户,并对每种不同类型异常用户的研究进展进行了介绍;对异常检测方法进行了综述,将社交网络中的异常检测技术分为分类、聚类、统计、信息论、混合、图六大类,并对这六类技术各自的优缺点进行了比较,有助于人们了解社交网络中的异常用户、异常检测技术,为解决异常问题提供了思路。     

基于nrf51822校园智能手环的开发及应用

针对市场上蓝牙设备功能单一、重复的状况，结合校园环境，开发出一款集成校园消费与活动的智能手环。本文基于nRF51822芯片，开发一种低功耗智能手环，有针对性的对学生课程、事件进行提醒，对学生运动量进行统计与监测。实现智能生活与校园特色的结合。     

基于支持向量回归机的台风灾害损失分析

通过分析台风灾害损失的各影响因素,对表示致灾因素、承灾因素和抗灾因素的统计数据进行简单的数据处理,并作为支持向量回归机的影响因子,而台风灾害造成的各损失作为预测量,建立台风灾害损失的支持向量机回归评估模型.模型的历史数据拟合情况良好,并且在后期台风数据的实际评估中,表现了很好的预测效果,因此,该模型可以用于实际台风灾害损失的评估预测,能够在一定程度上反应灾害的损失程度,能够为防灾减灾工作提供理论依据.     

基于性格的微博情感分析模型PLSTM

不同性格用户所具有的语言表达方式不尽相同,现有情感分析工作很少考虑到用户性格,针对此问题,提出一种基于性格的微博情感分析模型PLSTM。该模型首先采用性格识别规则将微博文本分为五个性格集合和一个通用集合,其次针对每种性格文本集合分别训练出一个情感分类器,最后对六个基本情感分类器进行融合,得出最终的情感极性。实验结果显示PLSTM方法的◢F1◣值可以达到96.95%,表明PLSTM比起基准情感分析模型在准确率、召回率、◢F1◣值上都有较大提高。