【摘 要】
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通过分析基于新闻要素的在线新事件检测算法的时间消耗，提出一种面向大规模数据环境的在线新事件检测算法。该算法利用基于倒排索引的高效相似报道搜索机制，有效减少单路径聚类
【机 构】
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华东理工大学计算机科学与工程系,上海证券交易所技术开发部
【基金项目】
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国家科技支撑计划基金资助项目“证券业云平台研发与运营”(2012BAH13F02)
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通过分析基于新闻要素的在线新事件检测算法的时间消耗，提出一种面向大规模数据环境的在线新事件检测算法。该算法利用基于倒排索引的高效相似报道搜索机制，有效减少单路径聚类算法中的相似度比较次数。通过对报道预处理、报道与事件比较以及索引搜索这3个过程的并行化，提高算法在多机环境下的运行效率和可伸缩性。实验结果表明，该算法在不影响漏检率和误检率的基础上，提高了新事件检测的速度，并且在千万到亿级别的报道规模下，其吞吐量达到150条/s~200条/s。
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