社交媒体流中人为灾害跨事件检测与主题演化挖掘
社会与信息网络
2026-04-06 v1 人工智能
摘要
社交媒体被广泛用于全球信息共享，也有助于引起全球关注。当发生强奸、人权游行、腐败、政治争议、化学攻击等社会敏感事件时，会引起全世界人民的极大关注，导致微博客平台被相关推文淹没。当一个事件演化时，同一时间段内会发生许多性质相似的其他事件。这些是跨事件，因为它们与主事件的性质相关联。传播有关此类跨事件的信息有助于吸引大众分享因事件之间的相似性和差异而产生的多样化观点。跨事件检测对于确定事件性质至关重要。跨事件有关节点，即事件演化过程中讨论聚焦的主题，必须在主题演化中加以考虑。我们提出了跨事件演化检测（CEED）框架，该框架检测与主事件在时间性质上相似的跨事件。事件检测基于维基百科标题数据库进行推文分段，并基于相似性度量对分段进行聚类。跨事件检测算法揭示了时间和上下文上重叠的事件，以评估此类跨事件对故意疏忽人为行为的影响。主题演化算法将事件生命周期内主题变化置于视角中。在真实 Twitter 数据集上的实验结果证明了我们提出的框架在跨事件演化的跨事件检测和主题演化算法方面的有效性和精确性。
引用
@article{arxiv.2604.02740,
title = {Cross Event Detection and Topic Evolution Mining in cross events for Man Made Disasters in Social Media Streams},
author = {Pramod Bide and Sudhir Dhage and Mohammed Afaan Ansari and Rudresh Veerkhare},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.02740},
year = {2026}
}