基于时间片划分和多元数据融合的异质媒体网络社会事件发现

来源 :北京工业大学学报 | 被引量 : 5次 | 上传用户：huashu123

【摘要】

：

为了能在大规模、多异质的网络环境下进行网络社会事件的有效检测,提出了一种基于时间片划分和多元数据融合的异质媒体网络社会事件发现方法.该方法首先采用时间片划分的方法,结合用户信息和时间信息来建立用户-时间(user-time,UT)数据模型以减小数据规模;然后通过多元数据线性叠加来整合不同元数据间的相似度并用基于密度的算法以完成社会事件的发现.在最新的SED 2014数据集上进行对比,实验结果表明:

【作者】

：

冀俊忠柴鹰贝飞

【机构】

：

北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室

【出处】

：

北京工业大学学报

【发表日期】

：

2015年08期

【关键词】

：

大规模异质媒体网络社会事件发现时间片划分多元数据融合 big data heterogeneous media social event detecti

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（613300194）

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