| 面向大规模微博消息流的突发话题检测 |
| |
| 引用本文： | 申国伟,杨武,王巍,于淼.面向大规模微博消息流的突发话题检测[J].计算机研究与发展,2015,52(2):512-521. |
| |
| 作者姓名： | 申国伟 杨武 王巍 于淼 |
| |
| 作者单位： | 哈尔滨工程大学信息安全研究中心 哈尔滨150001 |
| |
| 基金项目： | 国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目，国家自然科学基金项目 |
| |
| 摘 要： | 突发事件在微博中迅速传播,产生巨大的影响力,因此,突发舆情受到政府、企业的广泛关注.现有的突发话题检测算法只考虑单一的特征实体,无法处理微博中新词、图片、链接等诱导的突发.面向大规模微博消息流,提出一种无需中文分词的实时突发话题检测框架模型.模型依据消息流动态调整窗口大小,并通过传播影响力度量实体的突发权值.采用高阶联合聚类算法同时对实体、消息、用户进行聚类分析,在检测突发话题的同时,得到话题的关联消息及参与用户.对比实验结果表明,算法的准确性高,能够更早地检测到突发话题.
|
| 关 键 词： | 突发话题检测 微博 联合聚类 影响力 大规模 |
Burst Topic Detection Oriented Large-Scale Microblogs Streams |
| |
| Shen Guowei,Yang Wu,Wang Wei,Yu Miao.Burst Topic Detection Oriented Large-Scale Microblogs Streams[J].Journal of Computer Research and Development,2015,52(2):512-521. |
| |
| Authors: | Shen Guowei Yang Wu Wang Wei Yu Miao |
| |
| Affiliation: | Shen Guowei;Yang Wu;Wang Wei;Yu Miao;Research Center of Information Security,Harbin Engineering University; |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | burst topic detection microblogs co-clustering influence large scale |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
