公开(公告)号：CN103150383A

公开(公告)日：2013-06-12

申请号：CN201310082990.3

申请日：2013-03-15

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 程学旗 ,  刘盛华 ,  李福鑫 ,  王元卓 ,  刘悦

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明提供一种短文本数据的事件演化分析方法，包括：根据词库和当前时段输入的短文本数据构造当前时段的文档—词项矩阵并对其进行非负矩阵分解，得到文档—事件矩阵和事件—词项矩阵；根据事件—词项矩阵计算当前时段的事件和前一时段的事件之间的相似度，根据该相似度、当前时段的事件和前一时段的剩余图构造当前时段的事件关系图；当前时段的事件关系图分割为一个或多个子图；对子图进行归类得到新生成事件集和演化事件集；根据文档—事件矩阵计算每个事件关联的文档数，并根据该文档数做演化事件集的趋势分析和预测，作为下一时段非负矩阵分解的约束条件。该方法适于动态地跟踪短文本数据的事件演化过程。

公开(公告)号：CN103150383B

公开(公告)日：2015-07-29

申请号：CN201310082990.3

申请日：2013-03-15

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 程学旗 ,  刘盛华 ,  李福鑫 ,  王元卓 ,  刘悦

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明提供一种短文本数据的事件演化分析方法，包括：根据词库和当前时段输入的短文本数据构造当前时段的文档—词项矩阵并对其进行非负矩阵分解，得到文档—事件矩阵和事件—词项矩阵；根据事件—词项矩阵计算当前时段的事件和前一时段的事件之间的相似度，根据该相似度、当前时段的事件和前一时段的剩余图构造当前时段的事件关系图；当前时段的事件关系图分割为一个或多个子图；对子图进行归类得到新生成事件集和演化事件集；根据文档—事件矩阵计算每个事件关联的文档数，并根据该文档数做演化事件集的趋势分析和预测，作为下一时段非负矩阵分解的约束条件。该方法适于动态地跟踪短文本数据的事件演化过程。