面向新浪微博的Top-N突發(fā)事件檢測方法

摘要：文章面向微博數據，搭建了Top-N突發(fā)事件檢測的系統(tǒng)框架，包括博文采集與預處理、突發(fā)詞檢測、突發(fā)詞聚類、突發(fā)事件排序等部分。實驗結果表明，文中所提方法改善了現(xiàn)有突發(fā)事件檢測方法的不足，在Top-N突發(fā)事件檢測中效果較好。

關鍵詞：突發(fā)事件；突發(fā)詞檢測；突發(fā)詞聚類

中圖分類號： TP391    文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）30-0102-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 引言

新媒體背景下，以微博、新聞客戶端、微信等為代表的移動社交網絡平臺興起，地域不再是限制突發(fā)事件影響力的因素，事件一旦爆發(fā)，其影響的深度、廣度會急劇擴大，對國家安全和社會安定造成威脅[1]。（剩余3671字）