从微博中准确而高效地挖掘出突发事件是近年来的研究热点。通过词频统计、词增长率计算和 TF － PDF 算法抽取突发词集，使用突发词表示文本并结合微博突发事件的描述特征进行文本过滤; 提出一种“绝对聚类”算 法，对描述突发事件的文本进行聚类，并通过微博的回复数和转发数加权计算热度，检测各类事件中热度最大的 作为突发事件。检测准确率为 92． 60% ，召回率为 85． 51% ，F 值为 0． 89。实验结果表明，相比于传统的突发事件 检测方法，该方法能够比较准确地检测到微博中的突发事件，有一定的应用价值。

Boeing数据集分析--可以用于社交网络分析/社区划分，用户微博之间的关系我都已经分别导出，可以自己导入gephi中进行操作

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