【摘 要】
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随着信息技术的普及应用,城市公共服务热线平台累积了大量亟待分析的民生诉求数据.传统事件检测方法缺少对于地域模式的考虑,同时,其所依赖的GPS地理信息也不易获得.因此,难
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572250,U1811461),江苏省科技支撑计划项目(BE2017155),江苏省软件新技术与产业化协同创新中心资助.
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随着信息技术的普及应用,城市公共服务热线平台累积了大量亟待分析的民生诉求数据.传统事件检测方法缺少对于地域模式的考虑,同时,其所依赖的GPS地理信息也不易获得.因此,难以直接运用现有的突发事件检测方法挖掘公共服务热线中潜在的民生突发事件.为此,本文提出了一种基于地域自适应的突发事件实时检测方法(RAEDetection).首先,提出一种基于增量式Kleinberg模型的突发词识别算法,克服了现有批处理式Kleinberg模型的局限性,可从流式增量数据中实时识别突发词汇;然后,提出一种基于分层语义分析的候选
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