【摘 要】
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[目的/意义]面对海量的微博数据,及时准确地检测出微博突发事件,对于网络舆情检测有着重要的意义。[方法/过程]在对微博突发事件传播规律的研究分析中,发现事件相关微博文档
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,桂林电子科技大学广西信息科学实验中心
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[目的/意义]面对海量的微博数据,及时准确地检测出微博突发事件,对于网络舆情检测有着重要的意义。[方法/过程]在对微博突发事件传播规律的研究分析中,发现事件相关微博文档的发布地域覆盖范围会随事件演变,出现从小开始逐渐扩大,再到出现极值,最后逐渐缩小的规律,根据该规律提出一种基于突发词地域分析的微博突发事件检测方法。该方法从突发词的地域属性和情感属性两个维度去识别微博突发事件,首先通过情感计算过滤非负值文档;然后根据特征词的地域扩散程度对剩余文档进行突发词检测;最后使用新突发事件检测方法,对突发词集进行聚类,从而发现微博突发事件。[结果/结论]实验结果表明该微博突发事件检测方法与两个对比文献相比,正确率、召回率和F均值均有明显提升。
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