【摘 要】
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推特和新浪微博等社交网络已成为报道公共事件的重要平台,它们为监控事件及其演化提供了宝贵的数据.然而,这些数据包含的非正式词语和碎片化文本使得从中提取描述性的信息具
【机 构】
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软件开发环境国家重点实验室（北京航空航天大学）,北京大数据科学与脑机智能高精尖创新中心（北京航空航天大学）,国家计算机网络应急技术处理协调中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1636210&61421003);国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(61322207)~~
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推特和新浪微博等社交网络已成为报道公共事件的重要平台,它们为监控事件及其演化提供了宝贵的数据.然而,这些数据包含的非正式词语和碎片化文本使得从中提取描述性的信息具有一定的挑战.另外,从快速生成的大量微博监控事件演化也有一定难度.提出在社交网络中监控事件并对具有相同主题的事件演化进行分析.这既可以在粗粒度水平获得事件的概述,又可以在细粒度水平获得事件的详细信息.通过3个连续的组件实现该任务.1）用结构化的方法从微博检测事件;2）基于事件的隐式语义信息对事件聚类并将聚类获得的簇定义为故事；3）用基于图的方法为
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