基于词聚类的跨媒体突发事件检测方法

• 作者: 余智华 俞晓明 刘悦 刘金龙 程学旗 郭岩
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 突发事件 检测 跨媒体 词聚类
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 第二十四届全国信息检索学术会议专栏
• 页码范围: 23-31
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 7313字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2019.01.003

摘要

本文提出一种基于突发词聚类的跨媒体突发事件检测方法.根据事件分析,发现微博具有文本丰富、用户活跃度高、在突发事件检测中具有速度快且高效的特点,但是由于微博文本长度较短,内容过于随意,使得事件发现的结果不够精确.新闻作为官方媒体,其真实性和权威性较高,内容比较规范,事件发现较为准确,但因为新闻数量较少,对于突发事件检测任务来说,时效性较低.现有的方法只针对一种媒体的数据进行挖掘,无法规避掉该媒体的数据所固有的缺点.本文提出一种方法,将微博和新闻2种媒体的数据进行融合,在满足突发事件检测的时效性的同时,提升了突发事件检测的准确率.