基于突发词项频域分析的微博突发事件检测
2015-01-20分类号:G206;G353.1
【部门】安徽大学商学院 中国科学技术大学计算机学院
【摘要】文章提出了一种新的微博事件检测方法。该方法借鉴信号处理中的频域分析方法,将微博突发词项转换为一系列的时序信号并进行离散傅立叶变换,然后基于频域信号和阈值来检测微博事件。还引入了突发词项合并、突发时间区间检测等技术对事件检测方法进行优化。与以往工作相比,首次采用了信号处理的方法进行微博突发事件检测,更符合微博信息的时序性和实时性特点。并在实际抓取的微博数据集上开展了实验。结果表明所提出的微博突发事件检测方法具有较高的性能。
【关键词】微博 事件检测 突发词项 频域分析
【基金】国家自然科学基金面上项目“基于时空语义的微博突发事件检测与短期预测研究”(项目编号:71273010); 安徽省自然科学基金项目“Web 2.0环境下竞争情报可信性研究”(项目编号:1208085MG117); 安徽大学博士科研启动经费项目“微博事件抽取与决策应用研究”的资助
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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