基于谱聚类的多数据流演化事件挖掘 被引量：6

1

作者 杨宁 唐常杰 +2 位作者 王悦 陈瑜 郑皎凌 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期2395-2409,共15页

为解决从多数据流挖掘演化事件这一难题,提出了一种多数据流上的谱聚类算法SCAM(spectral clustering algorithm of multi-streams),其相似矩阵基于耦合度构造,而耦合度衡量了两个数据流的动态相似性.提出了算法EEMA(evolutionary event... 为解决从多数据流挖掘演化事件这一难题,提出了一种多数据流上的谱聚类算法SCAM(spectral clustering algorithm of multi-streams),其相似矩阵基于耦合度构造,而耦合度衡量了两个数据流的动态相似性.提出了算法EEMA(evolutionary events mining algorithm),该算法基于聚类模型的演变挖掘多数据流的演化事件.定义了聚类模型凝聚度,用以衡量聚类的紧凑程度,并证明了凝聚度的上界.基于到上界的距离和规范化相似矩阵的特征间隙,定义了聚类模型质量,并作为EEMA的优化目标自动地确定聚簇数k.设计了O-EEMA作为EEMA的优化实现,其时间复杂度为O(cn2/2).在合成和真实数据集上的实验结果表明,EEMA和O-EEMA是有效的、可行的. 展开更多

关键词 多数据流 耦合聚类 演化事件 矩阵扰动

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基于事件演化图的多标记事件预测模型

2

作者 王华珍 许泽 +3 位作者 孙悦 丘斌 陈坚 邱强斌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期132-140,共9页

多标记事件预测是指预测多个相关联的事件是否会在未来发生,相比传统单标记事件预测,需要同时预测多个目标事件。现有的事件预测研究忽略各领域存在的多标记事件情境,且对多标记事件预测研究较少。提出一种基于事件演化图的多标记事件... 多标记事件预测是指预测多个相关联的事件是否会在未来发生,相比传统单标记事件预测,需要同时预测多个目标事件。现有的事件预测研究忽略各领域存在的多标记事件情境,且对多标记事件预测研究较少。提出一种基于事件演化图的多标记事件预测模型(MLEP),以实现基于事件演化图(EEG)的多标记事件预测研究模式。首先基于事件链构建事件演化图;然后对多标记事件预测问题进行问题转换,将多标记问题转化为单标记问题,利用事件表示学习方法获取所有事件的向量表示,对多标记事件进行编码;最后采用门控图神经网络(GGNN)框架构建多标记事件预测模型,根据相似度匹配出最优的后续事件,实现多标记事件的预测。在真实数据集上的实验结果表明,MLEP模型可以有效地预测出多标记事件,预测准确率达到了65.58%,性能优于大多现有的基准模型,提升幅度达到了4.94%以上。通过消融实验也证明了更好的事件表示学习方法对事件具有较好的表示效果,提升多标记事件预测的性能。 展开更多

关键词 多标记 事件演化图 事件表示学习 门控图神经网络 事件预测

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动态网络局部社区演化过程溯源方法

3

作者 罗香玉 卢琰 王甜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期169-174,共6页

随着网络规模的增大,全局社区演化分析越来越困难。考虑在某些场景中人们只关心某一局部社区的形成过程,即局部社区演化过程溯源,提出一种动态网络局部社区演化过程溯源方法,包括社区形成时刻识别、候选前驱社区集合检测和社区演化关系... 随着网络规模的增大,全局社区演化分析越来越困难。考虑在某些场景中人们只关心某一局部社区的形成过程,即局部社区演化过程溯源,提出一种动态网络局部社区演化过程溯源方法,包括社区形成时刻识别、候选前驱社区集合检测和社区演化关系分析这3个环节。通过构造真伪社区分类器识别前驱社区形成时刻,在前驱社区形成时刻的网络快照上进行社区检测,获得包含待溯源社区中任意顶点的候选前驱社区;利用演化事件模型找出真正的前驱社区并识别对应演化事件。在真实网络数据集上的实验结果表明,所提方法优于基于均匀时间片划分的溯源方法,得到的待溯源社区形成路径图能够与真实路径图精准匹配,即社区形成时刻、前驱社区和演化事件均识别准确。 展开更多

关键词 动态网络 局部社区演化过程溯源 前驱社区 社区检测 演化事件模型 时间片划分

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基于系统动力学的突发事件演化模型 被引量：27

4

作者 李勇建 乔晓娇 +1 位作者 孙晓晨 李春艳 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期306-318,共13页

针对非常规突发事件骤发性,演变不确定性以及应对复杂性等特征,基于突发事件的结构化描述框架界定事件的发展演化方式;根据自行构建的地震案例库绘出了非常规突发地震的发展演化图.在此基础上,选取地震衍生的堰塞湖事件直链式发展演化... 针对非常规突发事件骤发性,演变不确定性以及应对复杂性等特征,基于突发事件的结构化描述框架界定事件的发展演化方式;根据自行构建的地震案例库绘出了非常规突发地震的发展演化图.在此基础上,选取地震衍生的堰塞湖事件直链式发展演化过程为例,以汶川地震衍生的唐家山堰塞湖相关数据进行了系统动力学仿真,验证了模型的可行性和有效性.最后给出地震衍生堰塞湖应对的决策建议,为应对其它类型突发事件提供决策支持. 展开更多

关键词 非常规突发事件 突发事件演化 系统动力学 非常规地震 堰塞湖

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一种有效的事件演化分析算法 被引量：5

5

作者 吕楠 罗军勇 +1 位作者 刘尧 杨慧洁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第11期4101-4103,共3页

目前的话题追踪方法无法对话题的发展演化进行全局的把握。为了准确地发现话题中各事件的发展演化关系,提出了一种基于事件多向量模型的事件演化分析算法。该方法通过子话题间的相似度计算来构建话题中的事件,利用事件向量间的相似度计... 目前的话题追踪方法无法对话题的发展演化进行全局的把握。为了准确地发现话题中各事件的发展演化关系,提出了一种基于事件多向量模型的事件演化分析算法。该方法通过子话题间的相似度计算来构建话题中的事件,利用事件向量间的相似度计算得到话题演化的具体过程及细节。通过在现实数据中的实验,该方法能够有效地反映话题中事件的来龙去脉。 展开更多

关键词 话题追踪 时间片 子话题 事件演化 事件的多向量表示

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一种新闻事件演化建模方法 被引量：2

6

作者 张辉 李国辉 +1 位作者 孙博良 贾立 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期166-170,共5页

为了准确地发现话题中事件间的潜在关系,提出一种新闻事件演化建模方法。该方法利用事件的时间关系、内容相似性、命名实体关联信息构建新的演化关系模型,并通过定义事件的五种演化模式,识别出演化过程中的开始、中间、结束事件,最后根... 为了准确地发现话题中事件间的潜在关系,提出一种新闻事件演化建模方法。该方法利用事件的时间关系、内容相似性、命名实体关联信息构建新的演化关系模型,并通过定义事件的五种演化模式,识别出演化过程中的开始、中间、结束事件,最后根据新演化模型及演化模式建立事件演化的有向无环图模型,揭示事件发展的潜在脉络结构。实验结果表明,本文方法能够有效检测事件演化,提升系统性能。 展开更多

关键词 新闻事件演化 演化模式 TF·IEF模型 有向无环图

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恒山-五台地区同位素年代学与地质事件演化格架的认识 被引量：3

7

作者 牛向龙 李江海 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期439-445,共7页

近10年在恒山和五台地区所获得的大量同位素年代学资料,统计发现恒山杂岩的同位素年龄峰值比五台杂岩大致要年轻20Ma,这与恒山-五台地区为岛弧根带-岛弧关系的推论相符合。综合各种不同的同位素测年结果按不同的地质体,进行了图解分析,... 近10年在恒山和五台地区所获得的大量同位素年代学资料,统计发现恒山杂岩的同位素年龄峰值比五台杂岩大致要年轻20Ma,这与恒山-五台地区为岛弧根带-岛弧关系的推论相符合。综合各种不同的同位素测年结果按不同的地质体,进行了图解分析,将恒山-五台地区早前寒武纪的地质演化划分为3个大的阶段:2.70～2.60Ga,早期演化(洋壳形成?);2.55～2.52Ga(?,最晚不晚于2.45Ga),东西陆块俯冲碰撞阶段;2.50～1.75Ga,早期盖层演化阶段。最后一个阶段有可以根据不同时段内研究区主要事件的不同,将2.50～1.75Ga的演化分为5个时期。1)2.50～2.30Ga表现为间歇性大陆溢流玄武岩的活动期;2)2.30～2.20Ga华北较稳定沉降期,基本以接受沉积为主;3)2.20～2.10Ga,构造活化期,五台地区主要有伸展非造山花岗岩(大洼梁花岗岩)的形成;4)2.10～1.85Ga阶段,地幔柱活动期?5)1.86～1.75Ga,大规模基性岩墙形成期陆块裂解。 展开更多

关键词 恒山杂岩 五台杂岩 同位素年龄 事件演化

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面向IMA平台的离散事件演化树仿真分析方法 被引量：3

8

作者 孙东旭 李键 武健 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第2期97-100,共4页

为解决具有时序相关、功能依赖、多态性、部件数量多等特点的IMA平台在可靠性分析中的困难,提出了一种离散事件演化树仿真分析方法,通过将IMA平台运行过程中的随机故障事件建立成离散故障事件序列,从而驱动系统状态的不断演化,利用故障... 为解决具有时序相关、功能依赖、多态性、部件数量多等特点的IMA平台在可靠性分析中的困难,提出了一种离散事件演化树仿真分析方法,通过将IMA平台运行过程中的随机故障事件建立成离散故障事件序列,从而驱动系统状态的不断演化,利用故障事件演化树分析离散故障事件对系统状态的影响,通过建立系统多状态集合和大样本观测评估IMA平台在不同时刻处于各个系统状态的概率。该离散事件演化树仿真分析方法可实现IMA平台可靠性多态定量分析,为设计提供理论数据依据。 展开更多

关键词 IMA平台 离散事件演化树 可靠性分析 仿真分析方法

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恒山-五台地区同位素年代学与地质事件演化系列的建立 被引量：2

9

作者 牛向龙 李江海 《地球学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第B09期115-117,共3页

本文根据近几年在恒山和五台地区所获得的大量同位素年代学资料，统计发现恒山杂岩的同位素年龄峰值比五台杂岩大致要晚20Ma，即深层次地壳有更持久的热演化历史，为恒山-五台岛弧根带-岛弧提供了一个佐证。综合分析同一期不同地质记录... 本文根据近几年在恒山和五台地区所获得的大量同位素年代学资料，统计发现恒山杂岩的同位素年龄峰值比五台杂岩大致要晚20Ma，即深层次地壳有更持久的热演化历史，为恒山-五台岛弧根带-岛弧提供了一个佐证。综合分析同一期不同地质记录，从而将五台杂岩和恒山杂岩从新太古代晚期至古元古代末期的演化划分为5期区域性事件。华北东西陆块的俯冲碰撞应该发生在2．55～2．50Ga期间。 展开更多

关键词 锆石年龄 事件演化 恒山杂岩 五台杂岩 同位素年代学 演化系列 地质事件 五台地区 恒山 同位素年龄

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基于事件演化图与图卷积神经网络的事件预测 被引量：1

10

作者 唐彦 陈逸 张作为 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期123-132,共10页

该文从改进事件演化图构造和丰富事件表示的角度出发,提出了一种基于事件演化图和图卷积网络的事件预测模型。该模型采用事件抽取模型,结合频率和互信息重新定义事件演化图中边的权重。事件语境的表示由BiLSTM和记忆网络学习得到,并在... 该文从改进事件演化图构造和丰富事件表示的角度出发,提出了一种基于事件演化图和图卷积网络的事件预测模型。该模型采用事件抽取模型,结合频率和互信息重新定义事件演化图中边的权重。事件语境的表示由BiLSTM和记忆网络学习得到,并在事件演化图的指导下作为输入被馈送到GCN。最终的事件预测由这种事件关系感知、上下文感知和邻域感知的事件嵌入共同完成。在Gigaword基准数据集上的实验结果表明,所提出的模型在事件预测精度方面优于六个先进的模型,与其中最新的SGNN方法相比提高了5.55%。 展开更多

关键词 事件预测 事件演化图 图卷积网络 记忆网络

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书海拾贝：中朝板块层序·事件·演化——天文周期的沉积响应和意义

11

作者 孟祥化 葛铭 《海洋地质与第四纪地质》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期102-102,共1页

本书是国家自然科学基金资助项目和国际地质对比计划（IGCP319、IGCP447）、科学技术部国家重点基础研究项目、中英合作项目等综合性研究成果、它以天文周期观沉积地质学的学术思想为指导，对中朝板块从中元古代至中、新生代的旋回层序... 本书是国家自然科学基金资助项目和国际地质对比计划（IGCP319、IGCP447）、科学技术部国家重点基础研究项目、中英合作项目等综合性研究成果、它以天文周期观沉积地质学的学术思想为指导，对中朝板块从中元古代至中、新生代的旋回层序、海平面变化、地质事件及古地理、古构造演化进行了比较系统的论述，并编制了相应的综合图件。 展开更多

关键词 《中朝板块层序·事件·演化——天文周期的沉积响应和意义》 沉积地质学 学术思想 岩相古地理图 沉积矿床

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基于物性结构的事件演化语义模型 被引量：5

12

作者 陈禹 萧国政 《语言科学》 CSSCI 北大核心 2017年第4期361-371,共11页

事件演化即事件在篇章中依次变化,是篇章推进的主要手段。结合物性结构理论,同一话题下与不同话题间事件演化可构建出一套语义模型,该语义模型着重刻画事件间基于词汇语义的内部语义联系,并说明物性结构与题元结构的协同作用对事件演化... 事件演化即事件在篇章中依次变化,是篇章推进的主要手段。结合物性结构理论,同一话题下与不同话题间事件演化可构建出一套语义模型,该语义模型着重刻画事件间基于词汇语义的内部语义联系,并说明物性结构与题元结构的协同作用对事件演化提供的语义触发动力与制约机制。 展开更多

关键词 事件演化 物性结构 题元角色 语义模型

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突发公共事件演化中“异常值”的性状识别与治理之方 被引量：1

13

作者 高小平 《理论与改革》 CSSCI 北大核心 2023年第1期103-118,共16页

风险和突发事件在演化过程中常伴有诡谲现象。运用异常值理论,可以解释这种诡谲现象发生的机理,及时发现异常值,防止被误导。依据异常值在形态学意义上呈现的性状,研究发现突发公共事件演化中的异常值具有易感性、适应性及比较显示性等... 风险和突发事件在演化过程中常伴有诡谲现象。运用异常值理论,可以解释这种诡谲现象发生的机理,及时发现异常值,防止被误导。依据异常值在形态学意义上呈现的性状,研究发现突发公共事件演化中的异常值具有易感性、适应性及比较显示性等特点,并提出了基于异常值识别与治理的评估框架。对突发公共事件演化中异常值的治理,不同于一般的管控型应急管理之方,要将服务作为一切治理手段的“先手棋”,实施引导和疏导的治理方式,并发挥异常值的生态系统治理功能,统筹考量发展和安全、统筹考量正常值和异常值治理。 展开更多

关键词 异常值 突发事件演化 性状识别 应急管理 政府治理

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基于注意力和图网络的多粒度脚本事件推理方法

14

作者 倪进鑫 蒋晨辉 周绮凤 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期199-208,共10页

[目的]对于一些覆盖面广、延续时间长的事件(如台风、洪水等自然灾害),考虑事件演化过程复杂多变,所获取的事件信息存在疏密程度不均的问题,研究其事件推理问题.[方法]提出一种基于注意力机制和图网络的多粒度脚本事件推理方法,通过提... [目的]对于一些覆盖面广、延续时间长的事件(如台风、洪水等自然灾害),考虑事件演化过程复杂多变,所获取的事件信息存在疏密程度不均的问题,研究其事件推理问题.[方法]提出一种基于注意力机制和图网络的多粒度脚本事件推理方法,通过提取及合并不同粒度的事件信息以获得更丰富的事件语义信息,并结合图注意力网络和事件转移概率矩阵以充分利用密集事件连接提升推理性能.具体而言,首先采用自注意力机制从事件链中获得事件片段,并结合单个事件和事件片段的表示扩展模型输入信息,然后充分利用密集的事件连接,从海量事件新闻中提取事件链构建事件演化图来获得事件转移矩阵,提高模型推理准确率.[结果]在多个真实台风事件以及标准数据集上的实验结果表明,本文所提方法优于传统的基于事件链、基于事件对以及基于事件图等的事件推理模型.[结论]采用自注意力机制从事件链中获得事件片段,并结合单个事件和事件片段的表示扩展模型输入信息可以缓解事件稀疏带来的推理困难问题;仅采用时序关系不能完全表示基本事件链与候选事件的关系,构建事件演化图可以更好的提取事件间的复杂交互信息;多粒度事件信息的融合可以更好地反映候选事件与基本事件链的关系. 展开更多

关键词 事件推理 图注意力网络 注意力 事件演化图

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GitHub中软件生态系统的演化 被引量：7

15

作者 齐晴 曹健 刘妍岑 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期513-524,共12页

大多数软件项目都是相互依赖的,因此对软件生态系统的分析吸引了许多研究人员的兴趣.近年来,除了分析一些著名的软件生态系统外,研究人员还对GitHub中的软件生态系统及其功能进行了研究.然而,GitHub中软件生态系统发展的基本过程以及其... 大多数软件项目都是相互依赖的,因此对软件生态系统的分析吸引了许多研究人员的兴趣.近年来,除了分析一些著名的软件生态系统外,研究人员还对GitHub中的软件生态系统及其功能进行了研究.然而,GitHub中软件生态系统发展的基本过程以及其演化的原因尚未引起广泛关注,当前研究对GitHub中的软件生态系统演化进行了深入研究.首先基于动态社区发现方法检测GitHub中不断演化的生态系统,然后识别并比较GitHub中的不同演化事件.通过演化过程示意图直观地展示了从2015年到2018年长期存活的软件生态系统其演化过程.为了理解生态系统存活或消亡的原因,进行了多元线性回归分析,找出了与生态系统存活相关的重要因素.此外,提出了3个典型案例研究,以显示GitHub中软件生态系统的演化行为. 展开更多

关键词 软件生态系统 交叉引用 软件生态系统检测 演化事件 演化特征

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东南极冰盖上新世大规模退缩事件 被引量：2

16

作者 刘小汉 韦利杰 +4 位作者 黄费新 方爱民 琚宜太 李潇丽 周学君 《地质科学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期419-434,共16页

笔者近年对东南极内陆格罗夫山(Grove Mountains)开展了上新世以来冰盖表面波动的综合研究,运用冰川地质、地貌、土壤、沉积岩、孢粉组合及宇宙核素等各种方法手段,提出东南极大冰盖形成以后并非稳定演化至今,而在上新世早期时发生过大... 笔者近年对东南极内陆格罗夫山(Grove Mountains)开展了上新世以来冰盖表面波动的综合研究,运用冰川地质、地貌、土壤、沉积岩、孢粉组合及宇宙核素等各种方法手段,提出东南极大冰盖形成以后并非稳定演化至今,而在上新世早期时发生过大规模退缩,其前缘至少曾经退缩到格罗夫山地区,距现今冰盖边缘约400 km。之后,冰盖又迅速膨胀,到距今2.3 Ma时,冰面至少超过现今高度约400 m。以后冰面缓慢平稳下降,至1.6 Ma时,东南极冰盖进入第四纪振荡期,但重新上升的冰面再也没有超过现今高度的100 m以上。东南极冰盖大规模消融事件在全球尺度上也有所响应,例如北半球大冰盖形成,青藏高原整体剧烈隆升,塔里木盆地黄土出现等。这类行星尺度的气候变化可能与直布罗陀海峡关闭与地中海盐化事件,巴拿马地峡关闭等大地构造事件有关。 展开更多

关键词 东南极冰盖 格罗夫山 上新世 宇宙成因核素 暴露年龄 动态演化构造事件

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基于随机Petri网的震后次生灾害演化模型研究 被引量：9

17

作者 李勇建 王循庆 乔晓娇 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2014年第4期264-273,共10页

针对震后次生灾害的演化问题,本文采用多案例分析方法提取地震及其次生灾害事件的属性,从属性层次按照"事件类型、关键属性、从属属性、环境属性和危害评估属性"对其进行结构化描述,分析震后次生灾害事件的属性特征,绘出了震... 针对震后次生灾害的演化问题,本文采用多案例分析方法提取地震及其次生灾害事件的属性,从属性层次按照"事件类型、关键属性、从属属性、环境属性和危害评估属性"对其进行结构化描述,分析震后次生灾害事件的属性特征,绘出了震后次生灾害演化Petri网模型。在此基础上,以渐变型次生灾害事件——震后瘟疫为例,根据随机Petri网与马尔科夫链的同构关系,构建了震后瘟疫事件演化系统随机Petri网模型。最后,通过马尔科夫链及相关数学方法对震后瘟疫事件演化系统进行了评估,分析其中的均衡状态及其变动规律,验证了模型的有效性,为应对地震次生灾害事件提供科学的应急决策支持。 展开更多

关键词 突发事件 震后次生灾害 事件演化 随机PETRI网 马尔科夫链

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时序网络中的社团探测及演化分析方法

18

作者 何嘉林 陈端兵 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第8期2116-2120,共5页

在传统的动态社团探测方法中,由于每个时间片网络之间相互独立,无法高效地探测社团并分析社团的演化事件。针对传统方法的不足,提出一种利用时序网络的历史信息,解决上述两个问题。对于每个时间片网络,仅计算连边发生改变的节点;根据社... 在传统的动态社团探测方法中,由于每个时间片网络之间相互独立,无法高效地探测社团并分析社团的演化事件。针对传统方法的不足,提出一种利用时序网络的历史信息,解决上述两个问题。对于每个时间片网络,仅计算连边发生改变的节点;根据社团的定义及上一时刻的社团信息,探测当前时刻的社团并分析它们的演化事件。在人工网络上的实验结果表明,相对传统方法,该方法能够保证社团划分的质量并分析社团的演化事件,提升了探测效率。 展开更多

关键词 时序网络 动态社团 核心节点 演化事件 历史信息

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融合社会影响力和时间分布的微博关键事件抽取方法 被引量：1

19

作者 赵旭剑 王崇伟 王俊力 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第9期2667-2673,共7页

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... 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。 展开更多

关键词 社会影响力 时间分布 微博 事件抽取 事件演化

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一种基于社交事件关联的故事脉络生成方法 被引量：13

20

作者 李莹莹 马帅 +3 位作者 蒋浩谊 刘喆 胡春明 李雄 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期1972-1986,共15页

推特和新浪微博等社交网络已成为报道公共事件的重要平台,它们为监控事件及其演化提供了宝贵的数据.然而,这些数据包含的非正式词语和碎片化文本使得从中提取描述性的信息具有一定的挑战.另外,从快速生成的大量微博监控事件演化也有一... 推特和新浪微博等社交网络已成为报道公共事件的重要平台,它们为监控事件及其演化提供了宝贵的数据.然而,这些数据包含的非正式词语和碎片化文本使得从中提取描述性的信息具有一定的挑战.另外,从快速生成的大量微博监控事件演化也有一定难度.提出在社交网络中监控事件并对具有相同主题的事件演化进行分析.这既可以在粗粒度水平获得事件的概述,又可以在细粒度水平获得事件的详细信息.通过3个连续的组件实现该任务.1)用结构化的方法从微博检测事件;2)基于事件的隐式语义信息对事件聚类并将聚类获得的簇定义为故事;3)用基于图的方法为每个故事生成故事脉络,故事脉络用包含摘要的有向无环图表示故事内事件的演化.用户体验评估实验表明:提出的方法比现有方法具有更高的准确性和可理解性,并能够帮助用户监控事件及其演化. 展开更多

关键词 社交网络 事件演化 故事脉络 聚类 主题模型

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