ニューロン（神経細胞）は連続的な刺激の印加によって短い時間幅のスパイクを発生させる．この現象は発火と呼ばれ，脳内の情報処理において重要な役割を担うことは近年の脳科学における基本的な認識となっている．この発火による情報のコーディング方法としては，ニューロンの発火頻度，集団（グループ）の発火活動によるコーディング，短い時間間隔での発火パターンによる符号化などが考えられている．一方で複数のニューロンが同時（あるいはある一定の間隔を保って）に発火するなどニューロン同士が見せる発火のタイミングの関係性が重要であるとも考えられている．このような発火現象は同期発火（Synchronous firing）と呼ばれている．

同期発火はとくに結びつけ問題（Binding problem）と非常に深い関わりがあると考えられている．結びつけ問題とは脳科学における未解決問題の一つである．通常，視覚や聴覚などの感覚器が受ける情報は脳に伝わると形や色，運動方向やその速度などの細かな情報に分割されそれぞれについて処理される．そしてこれらを再統合するのだが，細分化された情報をどのようにして統合しているのかというメカニズムの詳細は解明されていない．

もしもニューロンの発火にのみ情報がコードされていると考えると複数の入力情報を再統合する際に，元の入力情報とは異なる情報が再現され結果として脳はあるはずがないまぼろしを見ることとなる．同期発火によるニューロン同士の関連性を持った発火現象は分割された情報と情報との関連を持たせる役割があると考えられている．実際に生理学実験においてもこの同期発火現象は視覚野や嗅覚野で観測されている．

さらに，同期発火はパーキンソン病などの神経性の病症との関連も示唆されている．したがって同期発火現象のメカニズムに関する関心は今後も高まると考えられる．

異常検知の一つで，ある出来事に関連した文書の発生頻度が増加している（つまり，バーストしている）時間帯を検知するアルゴリズムである．

例えば，あるサッカーの試合についてマイクロブログを見る場合，「点が入る」という出来事に対して大量の書き込みが行われる．「Kleinberg のバースト検知」はこのようなバーストを効率よく検知できる．

Kleinberg のバースト検知には，時間軸に沿って断続的に発生する関連文書の時刻を元にバースト検知を行うもの（以後，連続型と呼ぶ）と，単位時間毎に発生した関連文書を数える列挙型が定義されている．連続型では，関連文書発生の時間間隔がそれまでと比べて短い状態が続くとバーストと判定される．関連文書が発生する毎にバースト検知を行うため，時間軸方向に細かくバースト状態を見ていく事ができるが，同時刻に複数の関連文書が発生した場合は扱う事が出来ない．一方，列挙型では時間軸を適当な間隔（バッチ）に区切り，バッチに含まれる全文書数と関連文書数を用いてバースト検知を行う．同時刻に複数の文書が発生した場合でも扱う事ができるが，母集団としての全文書数も計測する必要がある．また，バッチより細かい時間でのバーストの変化を知ることはできない．

どちらも，バースト状態を定義したオートマトンを使用するが，連続型では無限個のバースト状態を定義する事によって「バーストの強さ」を知ることができるのに対し，列挙型では連続したバッチに対して「バーストしている・していない」の２状態しか持たない．そのため，列挙型では「（バーストしたとして）バーストの強さ」を表現する，weight という別の値を用意している．