基于多特征的微博突发事件检测方法研究

• 作者: 唐志 王飞雪 胡刚林 陈红阳
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 微博文本 文本关注度 情感特征 突发事件 事件检测
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 12-14,30
• 页数: 4页
• 字数: 4987字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2018.06.006

摘要

针对微博突发特征词识别准确率低,以致影响突发事件检测效果的问题,提出了一种基于多特征的微博突发事件检测方法.该方法综合考虑词频、词频增长速率、TF-PDF、文本关注度与情感等因素,改进传统突发特征词识别算法,更有效提取微博文本中的突发特征词;最后,将其融于微博数据中进行突发事件检测.实验结果表明,与其他微博突发事件检测方法相比,本文方法使得准确率和召回率等指标均得到提升,提高了突发事件检测的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王飞雪	重庆人文科技学院计算机工程学院	10	12	2.0	2.0
2	胡刚林	重庆人文科技学院计算机工程学院	14	4	2.0	2.0
3	陈红阳	重庆人文科技学院计算机工程学院	9	4	1.0	1.0
4	唐志	重庆人文科技学院计算机工程学院	4	2	1.0	1.0