【摘 要】
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从微博中准确而高效地挖掘出突发事件是近年来的研究热点。通过词频统计、词增长率计算和TF-PDF算法抽取突发词集,使用突发词表示文本并结合微博突发事件的描述特征进行文本
【机 构】
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北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室; 北京拓尔思信息技术股份有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于本体的专利自动标引研究”(项目编号:61271304);国家自然科学基金项目“网页内容真实性评价研究”(项目编号:61171159);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目“面向领域的互联网多模态信息精准搜索方法研究”(项目编号:KZ201311232037);国家科技支撑计划课题“增强型搜索引擎关键技术研究与示范”(项目编号:2011BAH1
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从微博中准确而高效地挖掘出突发事件是近年来的研究热点。通过词频统计、词增长率计算和TF-PDF算法抽取突发词集,使用突发词表示文本并结合微博突发事件的描述特征进行文本过滤;提出一种"绝对聚类"算法,对描述突发事件的文本进行聚类,并通过微博的回复数和转发数加权计算热度,检测各类事件中热度最大的作为突发事件。检测准确率为92.60%,召回率为85.51%,F值为0.89。实验结果表明,相比于传统的突发事件检测方法,该方法能够比较准确地检测到微博中的突发事件,有一定的应用价值。
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