微博突發(fā)事件檢測及溯源技術研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡逐漸融入人們的生活當中。微博近三年急速發(fā)展，突發(fā)事件檢測及溯源已成為熱門的研究方向。通過突發(fā)事件檢測技術，幫助人們自動檢測突發(fā)事件，隨后借助溯源技術找到事件源頭，幫助人們進一步了解突發(fā)事件的前因后果。本文研究了關于中文分詞、微博文本特點、消息和事件傳播模型，突發(fā)檢測模型和用戶關系模型，而后基于這兩個方面的研究成果，提出了基于MACD的突發(fā)事件檢測算法和基于多維度分析的微博突發(fā)事件溯源方法。
　　本文提出一種

2、結合字典分詞和統(tǒng)計分詞的新分詞方法，迅速、準確切分微博內容。本文提出一種基于MACD的突發(fā)事件檢測算法，采用考慮用戶影響力和用戶作息的滑動事件窗口機制，從兩個方面提高突發(fā)事件檢測算法的準確性。創(chuàng)新性地提出一種“詞作息表”法，為每個詞配備作息表，有效消除用戶時間作息和用詞時間作息。最后本文利用一種基于突發(fā)詞距離的事件聚類算法，有效聚類事件。實驗證明，該算法能夠有效去除用戶作息和低質用戶帶來的偽突發(fā)，提高突發(fā)事件檢測的準確性。
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