基于突发词聚类的微博突发事件检测方法

• 作者: 吕学强 李卓 郭跇秀
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 突发事件 用户影响力 突发词 聚类
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 486-490,505
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.1
• 字数: 8115字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.02.0486

摘要

微博突发事件检测是网络舆情分析的重要分支,近年来已受到国内外学者的广泛关注.分析用户行为特征,提出一种用户影响力计算方法,并将其与微博文本特征、传播特征相结合,提出词语突发度概念作为突发词的判定标准,进而抽取突发词集;引入凝聚式层次聚类算法,对突发词集进行聚类,并筛选出合适的突发词类簇用以描述突发事件,从而实现微博突发事件检测.通过实验检测,结果是正确率为63.64％,召回率为87.5％,F值为0.74,表明该方法可以在大量微博数据中有效检测到突发事件.