De senaste åren har det förekommit en aldrig tidigare skådad spridning av sociala medier. Människor runt om i världen författare, varje dag, miljontals blogginlägg, sociala nätverk statusuppdateringar, etc. Denna rika ström av information kan användas för att kontinuerligt identifiera nya berättelser och händelser som fångar allmänhetens uppmärksamhet. Berättelser kan identifieras via grupper av tätt sammankopplade verkliga enheter, nämligen människor, platser, produkter, etc, som är involverade i berättelsen. Den rena skalan och snabba utvecklingen av de data som ingår kräver mycket effektiva tekniker för att identifiera viktiga berättelser vid varje tidpunkt. Den största utmaningen vid identifiering av berättelser i realtid är underhåll av täta subgrafer (motsvarande grupper av tätt sammankopplade enheter) under uppdateringar av streaming edge vikt (till följd av en ström av användargenererat innehåll). Detta är det första arbetet för att studera effektivt underhåll av täta subgrafer under sådan strömmande A. Angel Work [4] och dess T.R. gjort under tiden vid University of Toronto. Uppdateringar av kantvikt. För ett brett spektrum av definitioner av densitet, vi härleda teoretiska resultat avseende omfattningen av förändring som en enda kant vikt uppdatering kan orsaka. Baserat på dessa föreslår vi en ny algoritm, DynDens, som överträffar anpassningar av befintliga tekniker till denna inställning och ger meningsfulla, intuitiva resultat. Vårt tillvägagångssätt är validerat genom en grundlig experimentell utvärdering av storskaliga reella och syntetiska dataset.
REF bygger ett enhetsnätverk från sociala medier med hjälp av streaming edge-viktmetoden.
Dense subgraph maintenance under streaming edge weight updates for real-time story identification
{'venue': 'The VLDB Journal', 'journal': 'The VLDB Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}