Abstrakt. I detta papper modellerar vi användarens beteende i Twitter för att fånga uppkomsten av trendiga ämnen. För detta ändamål analyserar vi först utförligt tweet dataset av flera olika händelser. Särskilt för dessa datauppsättningar konstruerar och undersöker vi retweet-graferna. Vi finner att retweet grafen för ett trendigt ämne har en relativt tät största ansluten komponent (LCC). Därefter, baserat på de insikter som erhållits från analyserna av dataseten, utformar vi en matematisk modell som beskriver utvecklingen av en retweet graf med tre huvudparametrar. Därefter kvantifierar vi, analytiskt och genom simulering, hur modellparametrarna påverkar de grundläggande egenskaperna hos retweet-grafen, såsom kanternas densitet och LCC:s storlek och densitet. Slutligen sätter vi modellen i praktiken, uppskattar dess parametrar och jämför det resulterande beteendet hos modellen med våra datauppsättningar.
Även baserat på retweet grafen, metoden för Ten et al. REF upptäcker trender genom att notera förändringar i storlek och densitet för den största anslutna komponenten.
Modelling of trends in Twitter using retweet graph dynamics
{'venue': 'Algorithms and Models for the Web Graph, 11th International Workshop, WAW 2014, Beijing, China, December 17-18, 2014, Proceedings pp 132-147, Lecture Notes in Computer Science, Springer', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}