面向新浪微博签到数据的时空热点事件检测方法

• 作者: 万幼川 任福 宁鹏飞
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 事件检测 文本挖掘 地理信息提取 微博
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目专栏
• 页码范围: 33-37,43
• 页数: 6页
• 分类号: P208
• 字数: 3491字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2017.09.008

摘要

传统面向文本数据的事件检测方法在处理以微博为代表的社交媒体数据时面临着效率和准确性的挑战.同时,社交媒体数据中富含的位置信息常常不能被有效地识别和利用,这无疑会影响到事件检测的效果.本文基于对已有研究的总结归纳,定义了一类面向微博签到数据的时空热点事件,并提出了一种新的微博时空热点事件检测方法对其进行识别.通过两组实际数据的实验,证明该方法能够有效地从海量的微博数据中挖掘出具有时空特征的热点事件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万幼川	武汉大学资源与环境科学学院	106	2057	24.0	42.0
2	任福	武汉大学资源与环境科学学院	93	611	15.0	20.0
3	宁鹏飞	武汉大学资源与环境科学学院	3	10	2.0	3.0