面向大规模微博消息流的突发话题检测
来源：计算机研究与发展杂志2015年第2期北京时间：
作者：申国伟,杨武,王巍,于淼,
摘要：突发事件在微博中迅速传播，产生巨大的影响力，因此，突发舆情受到政府、企业的广泛关注.现有的突发话题检测算法只考虑单一的特征实体，无法处理微博中新词、图片、链接等诱导的突发.面向大规模微博消息流，提出一种无需中文分词的实时突发话题检测框架模型.模型依据消息流动态调整窗口大小，并通过传播影响力度量实体的突发权值.采用高阶联合聚类算法同时对实体、消息、用户进行聚类分析，在检测突发话题的同时，得到话题的关联消息及参与用户.对比实验结果表明，算法的准确性高，能够更早地检测到突发话题.
关键词：突发话题检测, 微博, 联合聚类, 影响力, 大规模,
