基于突发性诊断的网络热点事件识别方法
文献类型：期刊
作者：薛薇[1]
机构：中国人民大学应用统计科学研究中心,北京100872;中国人民大学统计学院,北京100872
年：2015
期刊名称：统计与决策
期：15
页码范围：8-12
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1002-6487
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyjc201515002.aspx
DOI：10.13546/j.cnki.tjyjc.2015.15.002
关键词：突发词;状态发生器模型;热点事件
摘要：在TDT研究的基础上,文章提出以事件文本中词语出现的时间间隔序列为研究对象,通过状态发生器模型和贝叶斯估计方法,诊断词语的突发性以最大化拟合间隔序列.进一步通过突发词的加权聚类算法实现网络热点事件的识别.实证表明该方法具有较高的判别能力,是从非频数角度识别热点事件的重要尝试.
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