【摘 要】
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针对微博突发特征词识别准确率低,以致影响突发事件检测效果的问题,提出了一种基于多特征的微博突发事件检测方法。该方法综合考虑词频、词频增长速率、TF-PDF、文本关注度与
【基金项目】
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重庆市教育委员会科学技术研究项目“面向中文微博的突发事件检测方法研究”（编号：KJ1601601）研究成果之一,项目负责人：陈红阳, 重庆市重点产业共性关键技术创新专项项目“物联网智能燃气表及营运管理系统研发与应用示范”（编号：cstc2015zdcy-ztzx40007）研究成果之一
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针对微博突发特征词识别准确率低,以致影响突发事件检测效果的问题,提出了一种基于多特征的微博突发事件检测方法。该方法综合考虑词频、词频增长速率、TF-PDF、文本关注度与情感等因素,改进传统突发特征词识别算法,更有效提取微博文本中的突发特征词;最后,将其融于微博数据中进行突发事件检测。实验结果表明,与其他微博突发事件检测方法相比,本文方法使得准确率和召回率等指标均得到提升,提高了突发事件检测的效果。
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