【摘 要】
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针对目前网络信息爆炸式发展的状况下,需要及时了解和掌握网上重要信息及追踪网络事件进展,给出了一种突发事件发现算法.该算法通过引入文本词语的突发度量值,考虑位置对词语
【机 构】
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北京交通大学通信与信息系统北京市重点实验室,中国信息安全测评中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60972012,61271308）, 北京市自然科学基金资助项目（4112045）, 高等学校博士学科点专项科研基金资助（W11C100030）, 北京市科技计划资助项目（Z121100000312024）
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针对目前网络信息爆炸式发展的状况下,需要及时了解和掌握网上重要信息及追踪网络事件进展,给出了一种突发事件发现算法.该算法通过引入文本词语的突发度量值,考虑位置对词语权重影响等因素,提高了计算权重值的准确度.根据基于预设密度的最大链路算法,在平均半径的范围内,满足一定条件的文本集合连成一条链路,进而形成一个类簇相似的文本以类簇为类.该聚类算法在结合突发值及位置影响等因素下,能够合理的划分一段时期内的文本并归属相应的主题.实验结果表明,该算法在发现突发事件中有较好的效果.
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