李东昊，杨文忠，仲丽君，张志豪，王雪颖

新疆大学 信息科学与工程学院，乌鲁木齐830046

1 引言

随着移动终端和移动互联网的迅速发展，人们不再受时间地域的限制，可以方便快捷地接入互联网，随时随地地获取信息、表达情感。社交网络中每天都会产生大量的数据信息，这使得利用网络数据进行事件分析成为热点。例如2017年11月的红黄蓝幼儿园事件、2018年7月长生疫苗事件等，很多事件通过网络首先被爆料出来，然后才吸引主流媒体关注并报道。在这段时期，公众易受不良信息的影响，会对某些社会问题或事件产生强烈的主观情感并通过发表微博、点赞、转发、评论等社交行为表达出来，带有负面情感的信息在社交群体中相互传播、相互作用，从而导致新一轮舆情爆发，这种非常态的网络舆情通过负面情绪的扩散，会随着时间的推移逐渐演变成一种特殊的社会压力。突发事件具有突发性、导向性，如果不加以监管，其引发的舆论信息会随着互联网四处传播，不仅会污染网络环境，还会造成社会恐慌，影响社会稳定。文献[1]发现当突发事件发生后，社交网络上的讨论总是爆发在传统新闻媒体的报道之前，这为社交网络下突发事件检测打下了基础，许多学者展开了基于社交网络的事件检测研究。

由于微博事件发展变化迅速，表现形式复杂，从海量实时的微博数据流中检测突发事件仍然是事件检测领域中具有挑战性的问题。基于突发事件检测的研究已经广泛应用在结构化的文本上，如新闻数据、博客帖子、文章报道等[2]。……