计算机应用研究

作者：李晓红,孔文文,马堉垠,马慧芳,

单位：西北师范大学计算机科学与工程学院,兰州730070；

关键词：热度,亲密度,语义相关性,热点事件,共现图,模块度,

基金：国家自然科学基金资助项目(61862058,61762078)；甘肃省青年基金资助项目(1606RJYA269)；西北师范大学青年教师科研能力提升计划项目(NWNU-LKQN-14-5,NWNU-LKQN-16-20)；；

针对传统词项之间语义关系抽取难以适用于微博，导致发现微博热点事件不敏感的问题，提出一种基于词项语义共现和社团划分的方法发现热点事件。首先利用热度定义对微博数据进行初次筛选，通过构建共现词项图来模拟词项间的语义相关性，并结合修改的TF-IDF公式计算词项间的语义相关度；借助社区划分和模块度的概念对词项图进行划分，完成词项聚类，进而获得热点事件。实验结果表明，与同类方法相比，该方法的准确率较高，发现的热点事件与实时事件基本保持一致，具有较好的热点识别效果。

来源：2020年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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