Microblogging tjänster som Twitter och Facebook samlar miljontals användare genererat innehåll varje ögonblick om trender nyheter, händelser, och så vidare. Ändå är det verkligen en mardröm att hitta information av intresse genom den enorma mängd tillgängliga tjänster som ofta buller och redundant. I allmänhet har analystjänster för sociala medier fått allt större uppmärksamhet från forskning på båda sidor och från industrin. Särskilt den dynamiska kontexten av mikrobloggning kräver att hantera inte bara betydelsen av information utan också utvecklingen av kunskap över tidslinjen. Detta arbete definierar Time Aware Knowledge Extraction (briefly Take) metodologi som bygger på tidsförlängning av Fuzzy Formal Concept Analysis. I synnerhet, en microblog summering algoritm har definierats filtrera begreppen organiserade av TA i en tidsberoende hierarki. Algoritmen behandlar ämnesbaserad sammanfattning på Twitter. Förutom att beakta tidpunkten för begreppen, en annan särskiljande egenskap i den föreslagna microblog summering ram är möjligheten att ha mer eller mindre detaljerad sammanfattning, beroende på användarens behov, med goda nivåer av kvalitet och fullständighet som framhävs i de experimentella resultaten.
En mikrobloggssammanfattningsalgoritm har definierats i REF, filtrera begreppen organiserade av en tidsmedveten kunskapsextraktionsmetod i en tidsberoende hierarki.
Time Aware Knowledge Extraction for Microblog Summarization on Twitter
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}