基于多特征的微博突发事件检测算法

• 作者: 张志豪 李东昊 杨文忠 王雪颖 秦旭
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 突发事件 用户影响力 情感过滤 突发词 聚类
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 3263-3267
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 7393字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040647

摘要

为了降低社交媒体中突发事件带来的危害,提出一种基于多特征的微博突发事件检测算法.该算法融合了文本情感过滤和用户影响力计算方法.首先,通过噪声过滤和情感过滤得到饱含负面情感的微博文本;然后,采用提出的用户影响力计算方法并结合突发词提取算法来提取突发词特征;最后,引入凝聚式层次聚类算法对突发词集进行聚类,从中提取突发事件.通过实验检测,准确率为66.84％,验证了该方法能有效地对突发事件进行检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨文忠	新疆大学信息科学与工程学院	68	208	7.0	12.0
2	张志豪	新疆大学信息科学与工程学院	7	7	1.0	2.0
3	李东昊	新疆大学信息科学与工程学院	5	7	1.0	2.0
4	王雪颖	新疆大学信息科学与工程学院	5	7	1.0	2.0
5	秦旭	新疆大学软件学院	3	1	1.0	1.0