云计算环境下基于代表点增量层次密度聚类的微博事件检测及跟踪

云计算环境下基于代表点增量层次密度聚类的微博事件检测及跟踪

冯永  韩楠  贾东风

为从微博服务平台产生的大量实时信息中抽取新闻事件,提出了一套完整的云计算环境下的微博事件检测跟踪算法。首先采用新的基于微博转发数和评论数的权值计算方法,将微博文本表示成向量空间模型;再利用基于代表点的增量层次密度聚类(RIHDBSCAN)算法抽取关键词,最终实现新闻事件的检测和跟踪。针对单一节点无法快速高效地处理海量微博数据的问题,将算法部署在云计算平台Hadoop上。通过在新浪微博平台上获取的真实数据进行实验,结果表明,所提出的权值计算方法比。

云计算环境下基于代表点增量层次密度聚类的微博事件检测及跟踪

时间: 2024-09-20 15:53:18

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