《面向微博的實時事件深度挖掘研究》是依託廈門大學，由林琛擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面向微博的實時事件深度挖掘研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：林琛
- 依託單位：廈門大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
微博的迅猛發展使其成為各類事件策劃、披露、討論、傳播與發展中心，也使其自然成為事件相關信息挖掘和知識發現的最佳和最主要數據來源。由於微博數據和事件本身的高動態性，對微博挖掘的信息需求是實時的、縱深化的和個性化的。本項目著眼於面向事件的微博文本的實時事件檢索、事件脈絡實時摘要以及事件摘要結果上的實時推薦，力求解決微博和類微博的短文本社交媒體數據流對數據處理、信息表示和算法設計提出的挑戰，結合微博數據的文本特點、社會網路結構特點和事件演化規律，設計並實現無縫融合批處理/流處理的分散式大規模數據流處理平台，適用於社交短文本的信息表示模型，和一系列高效的實時深度挖掘算法；以期滿足來自大量社交媒體套用對於事件實時和縱深信息的廣泛需求，並推動大數據背景下數據管理理論與技術研究。
結題摘要
本項目主要研究了面向社交文本流數據的分散式大規模數據處理技術，適用於社交短文本的信息表示模型，和一系列高效的實時深度挖掘算法；並套用在事件摘要、推薦、及其他垂直領域的檢測和可視化套用中。本項目的研究成果對處理非隨機缺失數據、大規模數據的相似度計算，非參數聚類、多源複雜數據融合等問題具有理論意義。在社交大數據的背景下，本項目的研究成果在輿情監控、新聞推送、知識管理等方面具有廣闊的套用前景。
