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计算机软件及计算机应用论文_基于多种特征融
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摘要:文章摘要:利用微博数据检测突发事件具有重要意义,但现有检测方法仍存在特征不够丰富、准确率不高等问题。本文提出一种基于多种特征融合的微博突发事件检测方法。首先根据情感
文章摘要:利用微博数据检测突发事件具有重要意义,但现有检测方法仍存在特征不够丰富、准确率不高等问题。本文提出一种基于多种特征融合的微博突发事件检测方法。首先根据情感符号构建情感特征模型,对微博数据进行情感分类,并采用Kleinberg算法对情感特征进行突发期检测,然后在突发期内根据词频特征、词频增长特征和话题标签特征融合加权提取突发词,并基于共词分析法计算突发词之间的相似度距离,构建词共现矩阵,最后采用凝聚式层次聚类算法对突发词进行聚类得到突发事件检测结果。通过实验分析,突发事件检测准确率为0.8361,召回率为0.8793,表明了该方法能够有效检测出微博中的突发事件。
文章关键词:微博,突发事件,突发期,情感特征,文本特征,
项目基金:国家自然科学基金(41971365),
论文作者:夏英 陈开鑫
作者单位:重庆邮电大学计算机科学与技术学院
论文分类号: TP391.1
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文章来源:《情感读本》 网址: http://www.qgdbzzs.cn/qikandaodu/2021/0824/1679.html
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