基于信息密度的微博突发话题检测模型研究
2016-09-02分类号:TP391.1;G206
【部门】西南财经大学经济信息工程学院 西南财经大学研究生院
【摘要】在分析当前微博突发话题检测模型存在的问题的基础上,提出了基于信息密度的新型检测模型MBID。该模型通过动态滑动窗口采集微博信息流,以话题树进行信息归纳,并最终通过窗口和话题树的信息密度变化进行监测,发现突发话题,并从主题树中抽取描述词。仿真实验表明,MBID模型较之其他两种模型,具有较高的检测精度、全面性和较高的处理效能。
【关键词】突发话题 微博 信息密度 检测
【基金】国家社会科学基金青年项目“群体性事件管理推演与应对措施验证研究”的成果,项目编号:14CGL050
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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