時序推特摘要是文本摘要任務(wù)中的一個重要分支，旨在從熱點事件相關(guān)的海量推特流中總結(jié)出隨時間演化的簡要推特集，以幫助用戶快速獲取信息．推特作為當(dāng)今最流行的社交媒體平臺，其信息量爆發(fā)式的增長以及文本碎片的非結(jié)構(gòu)性，使得單純依賴文本內(nèi)容的傳統(tǒng)摘要方法不再適用，與此同時，社交媒體的新特性也為推特摘要帶來了新的機遇．將推特流視作信號，剖析了其中的復(fù)雜噪聲，提出融合推特流隨時序變化的宏微觀信號以及用戶社交上下文語境信息的時序推特摘要新方法．首先，通過小波分析對推特流全局時序信息建模，實現(xiàn)某一關(guān)鍵詞相關(guān)的熱點子事件時間點檢測：接著，融入推特流局部時序信息和用戶社交信息建立推特的隨機步圖模型摘要框架，為每個熱點子事件生成推特摘要．在算法評估過程中，對真實推特數(shù)據(jù)集進行了專家時間點和專家摘要的人工標(biāo)注，實驗結(jié)果表明了小波分析和融合了時序一社交上下文語境的圖模型在時序推特摘要中的有效性．