基于词相关性特征的多归属谱聚类突发事件检测

TP393; 针对当前用于提取突发事件的方法存在精度低和效率低的问题,提出一种基于词相关性特征的突发事件检测方法,能从社会网络数据流中快速地检测出突发事件,以便相关的决策者可以及时有效地采取措施进行处理,使突发事件的负面影响被尽量降低,维护社会的安定.仿真结果表明,突发事件检测方法在实时博文数据流中具有很好的事件检测效果,与已有的方法相比,所提方法可以满足突发事件检测的需求,不仅能检测到子事件的详细信息,而且能准确地检测出事件的相关信息....

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Published in通信学报 Vol. 41; no. 12; pp. 193 - 204
Main Authors 蒋伟进, 王扬, 刘晓亮, 吕斯健
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 武汉理工大学计算机科学与技术学院,湖北武汉 430073%湖南工商大学大数据与互联网创新研究院,湖南长沙 410205 25.12.2020
新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室,湖南长沙 410205%新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室,湖南长沙 410205
湖南工商大学大数据与互联网创新研究院,湖南长沙 410205
新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室,湖南长沙 410205
湖南工商大学计算机与信息工程学院,湖南长沙 410205
Subjects
多归属谱聚类
单词关系图
检测
突发事件
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ISSN1000-436X
DOI10.11959/j.issn.1000-436x.2020215

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Abstract TP393; 针对当前用于提取突发事件的方法存在精度低和效率低的问题,提出一种基于词相关性特征的突发事件检测方法,能从社会网络数据流中快速地检测出突发事件,以便相关的决策者可以及时有效地采取措施进行处理,使突发事件的负面影响被尽量降低,维护社会的安定.仿真结果表明,突发事件检测方法在实时博文数据流中具有很好的事件检测效果,与已有的方法相比,所提方法可以满足突发事件检测的需求,不仅能检测到子事件的详细信息,而且能准确地检测出事件的相关信息.
AbstractList TP393; 针对当前用于提取突发事件的方法存在精度低和效率低的问题,提出一种基于词相关性特征的突发事件检测方法,能从社会网络数据流中快速地检测出突发事件,以便相关的决策者可以及时有效地采取措施进行处理,使突发事件的负面影响被尽量降低,维护社会的安定.仿真结果表明,突发事件检测方法在实时博文数据流中具有很好的事件检测效果,与已有的方法相比,所提方法可以满足突发事件检测的需求,不仅能检测到子事件的详细信息,而且能准确地检测出事件的相关信息.
Author 刘晓亮
吕斯健
蒋伟进
王扬
AuthorAffiliation 湖南工商大学大数据与互联网创新研究院,湖南长沙 410205;新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室,湖南长沙 410205;湖南工商大学计算机与信息工程学院,湖南长沙 410205;武汉理工大学计算机科学与技术学院,湖北武汉 430073%湖南工商大学大数据与互联网创新研究院,湖南长沙 410205;新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室,湖南长沙 410205%新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室,湖南长沙 410205;湖南工商大学计算机与信息工程学院,湖南长沙 410205
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