基于分层社区的社交网络异常事件检测模型研究

• 作者: 王龙
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络分析 异常事件检测 分层社区
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 17-19
• 页数: 3页
• 分类号: TP393

摘要

社交网络的数据中蕴含着大量有关现实中各种事件的信息。使用异常事件检测模型准确及时地发现社交网络上传播的异常事件信息,对于实现智慧城市感知社会异常动态事件,有效提高社会管理应对效率具有关键作用。本文定义了基于社交网络的有权无向图,根据异常事件的特征对社交网络中事件进行了主题分类和筛选,构建了一个基于分层社区的异常事件检测模型,从而可以实现对城市区域异常事件的检测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王龙		10	4	1.0	1.0