典型文献
融合社会影响力和时间分布的微博关键事件抽取方法
文献摘要：
针对现有微博事件抽取方法由于基于事件的内容特征,而忽略事件本身的社会属性与时间特征之间的关系,进而无法识别微博热点传播过程中关键事件的问题,提出了一种融合社会影响力和时间分布的微博关键事件抽取方法.首先通过建模社会影响力来刻画微博事件的重要性,然后融合微博事件演化过程中的时间特性以捕获事件在不同时间分布下的差异,最后抽取出不同时间分布下的微博关键事件.在真实数据集上的实验结果表明,所提方法能有效抽取微博热点中的关键事件,较随机选择、词频-逆文本频率(TF-IDF)、最小权重支配集以及度与聚集系数这四种方法在事件集的完整性指标ROUGE-1上在数据集1上分别提升了21％、18％、26％以及30％,在数据集2上分别提升了14％、2％、21％以及23％,抽取效果优于传统方法.
文献关键词：
社会影响力;时间分布;微博;事件抽取;事件演化
中图分类号：
作者姓名：
赵旭剑;王崇伟;王俊力
作者机构：
西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳621010
文献出处：
引用格式：
[1]赵旭剑;王崇伟;王俊力-.融合社会影响力和时间分布的微博关键事件抽取方法)[J].计算机应用,2022(09):2667-2673
A类：
B类：
社会影响力,时间分布,关键事件,事件抽取,微博事件,内容特征,社会属性,时间特征,传播过程,事件演化,时间特性,布下,真实数据,点中,随机选择,词频,TF,IDF,小权,支配集,四种方法,ROUGE
AB值：
0.315083
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