【摘 要】
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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
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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.
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