基于多模态特征深度融合的微博流事件检测与跟踪

作为一种重要的社会媒体平台,分析、检测并跟踪微博内重大社会事件可以及时提供舆论焦点.但因其碎片化、异构性和实时性,传统方法很难有效分析海量微博,为此,提出一种基于多模态特征深度融合的微博事件检测与跟踪框架.首先基于文本处理对微博事件进行标注;然后用多模态特征深度融合实现事件的检测与表示;最后利用基于时间平滑的图变换模型完成事件流的跟踪.在真实数据集上的实验表明,所提出的方法能有效检测和跟踪微博流事件.