作者：王勇; 肖诗斌; 郭跇秀; 吕学强突发事件突发词文本过滤绝对聚类
摘要：从微博中准确而高效地挖掘出突发事件是近年来的研究热点。通过词频统计、词增长率计算和TF—PDF算法抽取突发词集，使用突发词表示文本并结合微博突发事件的描述特征进行文本过滤；提出一种“绝对聚类”算法，对描述突发事件的文本进行聚类，并通过微博的回复数和转发数加权计算热度，检测各类事件中热度最大的作为突发事件。检测准确率为92．60％，召回率为85．51％，F值为0．89。实验结果表明，相比于传统的突发事件检测方法，该方法能够比较准确地检测到微博中的突发事件，有一定的应用价值。
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