基于衰退理论的Flickr热点事件检测方法

• 作者: 薛冉 陈竹敏 韩晓晖 马军
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 事件检测 视觉词汇 地理信息 LDA 衰退理论
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 页码范围: 98-108
• 分类号: TP391
• 字数: 10134字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2012.06.014

摘要

该文提出了一种基于衰退理论对Flickr数据进行热点事件检测的方法.该方法首先将从Flickr图像中提取的视觉词汇(Visual Words)与图像的文本信息加权合并成文档.然后训练LDA模型获得文档的主题分布作为其最终向量表示.在此基础上提出了一种改进的Single-Pass算法进行事件检测,该算法不仅考虑了图片的地理位置信息,而且基于衰退理论(Aging Theory)对检测到的事件进行生命周期建模,以便计算事件在每个时间段的能量值.最后,根据能量值进行事件排序,获得给定时间段内的热点事件.在真实Flickr数据集上的实验结果表明所提出的方法在精确率、召回率和F1测度上优于传统事件检测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马军	山东大学计算机科学与技术学院	74	980	15.0	29.0
2	陈竹敏	山东大学计算机科学与技术学院	14	377	9.0	14.0
3	韩晓晖	山东大学计算机科学与技术学院	5	115	4.0	5.0
4	薛冉	山东大学计算机科学与技术学院	2	12	2.0	2.0