康建红，庞晶源，宁宝坤，张晨侠

（1.吉林省地震局，长春 130117；2.中国地震应急搜救中心，北京 100049）

0 引言

Web2.0时代，现实生活中的突发事件，比如地震，一经报道，短时间内便会引起民众们的关注，越来越多的民众选择通过网络来发表自己的态度、观点、意见等，形成海量的突发事件网络舆情信息。及时跟踪相关突发事件的舆情信息，对于掌控网络舆情发展态势，提高政府决策的民主化与科学化、维护社会稳定具有十分重要的作用。

网络论坛（BBS）自产生以来就一直深受用户的关注和喜爱。由于BBS在信息传播速度、广度和便捷性等方面的优势，加上其庞大的用户数量，BBS对突发事件的介入和参与能力越来越强，是网络舆情信息传播的重要途径和集聚地。

为此，本文以地震事件为例，对面向BBS 的突发事件网络舆情信息跟踪方法进行研究。但在实验中我们发现，以下2个方面的原因导致跟踪系统的性能不是很理想：首先，BBS信息作为一种用户产生内容（User Generated Content，UGC），其中含有较多的噪音，而且长度一般比较短，属于一种短文本，数据稀疏严重，为此，本文提出构建论坛帖子的上下文，并在上下文内基于潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）建立帖子模型；其次，由于话题动态演化特性的存在，话题跟踪系统的漏报率比较高，为此，本文提出建立多焦点的话题模型；最后，实现了基于多分类的信息跟踪方法。实验结果表明，本文提出的方法较好地改善了突发事件信息跟踪的性能。

1 相关工作介绍

突发事件信息跟踪是基于话题检测与跟踪研究中的话题跟踪方法实现。……