Burst Detection (Kleinberg) for Emerging Topics
Kleinberg burst detection identifies periods during which a feature in a document stream — a keyword, a phrase, or citations to a particular paper — suddenly surges in frequency, signaling an emerging topic or a moment of intense attention. Introduced by Jon Kleinberg in 2003 to find bursty structure in streams such as email and news, the algorithm models the arrival of events with an infinite-state automaton in which higher states correspond to faster emission rates. A burst is detected when the optimal explanation of the stream requires moving into a high-rate state, with a built-in cost that discourages spurious switching. In scientometrics the method has become a standard way to detect rising research terms and 'citation bursts' — papers or topics whose citation rate spikes — making sudden growth in the literature visible and datable.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
このビューは、台帳に主張評価がない場合、主張評価を生成しません。
関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。