广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2019, Vol. 37 ›› Issue (1): 23-31.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2019.01.003

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基于词聚类的跨媒体突发事件检测方法

刘金龙1,2*, 郭岩1, 余智华1, 刘悦1, 俞晓明1, 程学旗1   

  1. 1.中国科学院计算技术研究所/中国科学院网络数据科学与技术重点实验室,北京100190;
    2.中国科学院大学,北京100049
  • 收稿日期:2018-10-14 发布日期:2019-01-08
  • 通讯作者: 刘金龙(1992—),男,河南漯河人,中国科学院硕士研究生。 E-mail:liujinlong16@mails.ucas.ac.cn
  • 基金资助:
    国家重点研发计划(2017YFB0803302,2016YFB1000902);国家“九七三”重点基础研究发展计划(2014CB340405,2014CB340401);国家自然科学基金重点项目(61433014)

A New Method to Detect Busty Events with Different Media Data Based on Word Clustering

LIU Jinlong1,2*,GUO Yan1, YU Zhihua1, LIU Yue1,YU Xiaoming1,CHENGXueqi1   

  1. 1.Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Key Laboratory of Network Date Science & Technology, Beijing 100190,China;
    2.Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049,China
  • Received:2018-10-14 Published:2019-01-08

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摘要： 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。

关键词: 突发事件, 检测, 跨媒体, 词聚类

Abstract: This paper proposes a cross-media bursty events detection method based on bursty words clustering. According to the events analysis, as Microblogs has a huge number of posts, users post or retweet Microblogs in anytime, it may spend fewer time detecting busty events than other platforms. However, many microblogs are advertisements and worthless, which leads to a lower precision. On the contrary, as an official media, news is highly authentic and authoritative, and contents of news are more standard. Therefore, events detection has a higher accuracy. However, due to the small number of news, the efficiency of busty events detection is low. At present, all of the existing detection methods only mine the data of one media, which face with a dilemma between efficiency and accuracy. In this paper, the proposed model fuses the data of two medias, microblog and newssin order to meet the needs of efficiency and improve the accuracy of emergency detection.

Key words: bursty events, detection, cross-media, hierarchical clustering

中图分类号: 

  • TP391.1
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