社交媒体事件检测研究综述

• 作者: 吴振宇 沈苏彬 王冰玉 陈佳颖
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 事件检测 事件 话题 社交媒体
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 105-111
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6969字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.09.022

摘要

事件检测是社交媒体挖掘的重要内容之一.目前,已经提出多种针对社交媒体数据的事件检测方法.然而,对事件的定义以及检测方法的优缺点尚未明确说明.因此,首先对事件的定义进行了说明,分析了事件与话题等易混淆概念之间的区别与联系,事件相对于话题更具局限性,而同一话题下可能涵盖多个相似或相关事件.其次,从社交媒体数据类型的角度出发,分析和总结了社交媒体事件检测方法的优缺点以及适用场景,传统媒体中常使用的基于Single-Pass、基于突发项等原理及实现简单,但是适用场景具有局限性,基于聚类的方法可实现无监督的事件自动检测,但其大部分实现都相对复杂.基于社交数据的方式则可以利用用户行为信息更及时地发现热点事件.最后,对事件检测的未来发展方向进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈苏彬	南京邮电大学计算机学院	109	1687	14.0	39.0
2	吴振宇	南京邮电大学物联网学院	11	33	3.0	4.0
3	王冰玉	南京邮电大学物联网学院	2	3	1.0	1.0
4	陈佳颖	南京邮电大学物联网学院	1	3	1.0	1.0