一种基于情感符号的在线突发事件检测方法

• 作者: 周斌 张鲁民 洪锋 贾焰 赵金辉
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 经济
• 关键词: 情感符号 突发事件 在线检测 微博
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 社交媒体数据分析
• 页码范围: 1659-1667
• 页数: 9页
• 分类号: FP391
• 字数: 7631字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2013.01659

摘要

如何快速高效检测出海量数据流中的突发事件是目前的研究热点之一.文中针对微博数据流,提出了一种新颖的基于情感符号的在线突发事件检测算法框架.伴随着事件的发生,文本流中情感符号也存在突发现象.文中通过实时监测情感符号变化态势,及时发现情感符号的突发期,达到挖掘突发事件的目的.首先基于频繁模式挖掘和互信息相结合的算法构建情感符号模型,并通过此模型抽取数据流中的情感符号,采用改进Kleinberg算法检测突发期,通过启发式的近邻传播聚类算法检测突发事件并对事件进行合并.同时,算法设置了离线回收机制,对不含情感符号的博文进行回收利用以保证事件概要抽取的完备性.实验表明,该算法可有效地挖掘出突发事件,无论在速度还是精度上都能保证实时在线处理的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾焰	国防科学技术大学计算机学院	117	2188	23.0	43.0
2	周斌	国防科学技术大学计算机学院	52	1325	19.0	35.0
3	洪锋		2	33	1.0	2.0
4	张鲁民	国防科学技术大学计算机学院	3	89	3.0	3.0
5	赵金辉	国防科学技术大学计算机学院	1	33	1.0	1.0