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基于多模態(tài)特征深度融合的微博流事件檢測與跟蹤

作者:熊宇; 張一飛; 馮時; 王大玲 東北大學計算機科學與工程學院; 沈陽110169; 教育部醫(yī)學影像計算重點實驗室; 沈陽110169

摘要:作為一種重要的社會媒體平臺,分析、檢測并跟蹤微博內(nèi)重大社會事件可以及時提供輿論焦點。但因其碎片化、異構性和實時性,傳統(tǒng)方法很難有效分析海量微博,為此,提出一種基于多模態(tài)特征深度融合的微博事件檢測與跟蹤框架。首先基于文本處理對微博事件進行標注;然后用多模態(tài)特征深度融合實現(xiàn)事件的檢測與表示;最后利用基于時間平滑的圖變換模型完成事件流的跟蹤。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗表明,所提出的方法能有效檢測和跟蹤微博流事件。

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