基于维基知识的微博事件追踪方法

• 作者: 周杰 唐浩浩 席耀一 郭志刚 陈刚
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 维基知识 微博 短文本 事件追踪 语义扩展
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 软件技术与研究
• 页码范围: 21-25,112
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 7451字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.10.005

摘要

微博文本长度短，网络用语层出不穷，传统方法在微博事件追踪中忽略了博文语义信息，导致追踪效果不够理想。针对该问题，提出一种基于维基知识的微博事件追踪方法。首先，定义维基词条的强相关实体和别名实体，并将维基知识表示为五元组形式。然后，构建词语空间到维基实体空间的映射来表示初始事件向量及后续博文向量。最后，计算博文向量与初始事件向量之间的语义相似度，并依据设定阈值进行判决，从而完成事件追踪。实验结果表明，相比传统方法，该方法可以充分利用维基知识语义信息，有效提高微博事件追踪的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈刚	解放军信息工程大学信息系统工程学院	9	66	4.0	8.0
2	周杰	解放军信息工程大学信息系统工程学院	8	56	5.0	7.0
3	席耀一	解放军信息工程大学信息系统工程学院	14	100	6.0	9.0
4	唐浩浩	解放军信息工程大学信息系统工程学院	5	67	4.0	5.0
5	郭志刚	解放军信息工程大学信息系统工程学院	11	132	5.0	11.0