Abstract-Målet med online händelseanalys är att upptäcka händelser och spåra deras tillhörande dokument i realtid från en kontinuerlig ström av dokument som genereras av flera informationskällor. Till skillnad från traditionell text kategorisering metoder, händelseanalys metoder överväga tidsmässiga samband mellan dokument. Sådana metoder lider dock av problemet med tröskelberoende, så de fungerar bara bra för ett smalt spektrum av tröskelvärden. Dessutom ändras ofta det optimala tröskelvärdet (dvs. det tröskelvärde som ger bäst resultat) om innehållet i en dokumentström ändras. I detta dokument föreslår vi en tröskelresilient online-algoritm, kallad Incremental Probabilistic Latent Semantic Indexing (IPLSI) algoritm, som lindrar problemet med tröskelberoende och samtidigt upprätthåller kontinuiteten i latenta semantik för att bättre fånga berättelsens utveckling av händelser. IPLSI-algoritmen är teoretiskt sund och empiriskt effektiv och effektiv för händelseanalys. Resultaten av den prestandautvärdering som utförts på ämnesdetektion och spårning (TDT)-4 corpus visar att algoritmen minskar kostnaden för händelseanalys med så mycket som 15 procent $ 20 procent och ökar det acceptabla tröskelvärdet med 200 procent till 300 procent över baslinjen.
Närmast till vårt arbete är den nyligen publicerade inkrementella probabilistiska latent semantisk indexeringsmetod av Chou och Chen REF.
Using Incremental PLSI for Threshold-Resilient Online Event Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}