基于特征项权重增长趋势的事件检测与跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于特征项权重增长趋势的事件检测与跟踪方法，其特征在于：先按新闻时序依次从新闻库中取新闻；然后从新闻中提取关键词作为特征项构建新闻向量模型；接着将第一则新闻文本作为一个事件存入事件库；再把新获取的新闻依次与事件库中的每一事件进行对比，获取最大的相似度值并与相似度阈值进行比较，若最大相似度值大于相似度阈值，则将该新闻归入到对应事件，否则，作为一个新事件存入事件库。本发明通过对事件的特征项权重依据时间的分布特征研究，发现与事件主旨关系比较密切的特征项，使用特征项的增长趋势来反映特征项的热度，根据特征项的这个特征，设计新的相似度算法，进而比较有效地检测出一些热点事件并追踪其发展态势。