基于词聚类的跨媒体突发事件检测方法

作者：刘金龙^*; 郭岩; 余智华; 刘悦; 俞晓明; 程学旗

来源：广西师范大学学报(自然科学版), 2019, 37(01): 23-31.

DOI：10.16088/j.issn.1001-6600.2019.01.003

• 突发事件
• 检测
• 跨媒体
• 词聚类

本文提出一种基于突发词聚类的跨媒体突发事件检测方法。根据事件分析,发现微博具有文本丰富、用户活跃度高、在突发事件检测中具有速度快且高效的特点,但是由于微博文本长度较短,内容过于随意,使得事件发现的结果不够精确。新闻作为官方媒体,其真实性和权威性较高,内容比较规范,事件发现较为准确,但因为新闻数量较少,对于突发事件检测任务来说,时效性较低。现有的方法只针对一种媒体的数据进行挖掘,无法规避掉该媒体的数据所固有的缺点。本文提出一种方法,将微博和新闻2种媒体的数据进行融合,在满足突发事件检测的时效性的同时,提升了突发事件检测的准确率。

• 单位
  中国科学院大学; 中国科学院计算技术研究所