Nyhetsämnen, som är konstruerade från nyhetshistorier med hjälp av teknikerna för Topic Detection and Tracking (TDT), ger bekvämlighet till användare som har för avsikt att se vad som händer via Internet. Det är dock nästan omöjligt att se alla genererade ämnen, på grund av den stora mängden. Så det kommer att vara till hjälp om alla ämnen rankas och de bästa, som är både aktuella och viktiga, kan ses med hög prioritet. I allmänhet bestäms ämnesrankningen av två primära faktorer. En är hur ofta och nyligen ett ämne rapporteras av media; den andra är hur mycket uppmärksamhet användarna betalar för det. Både mediefokus och användarnas uppmärksamhet varierar allteftersom tiden går, så effekten av tiden på ämnesrankningen har redan inkluderats. Det finns dock en inkonsekvens mellan de båda faktorerna. I detta dokument föreslås en automatisk online-nyhetsrankingsalgoritm baserad på inkonsekvensanalys mellan mediafokus och användarnas uppmärksamhet. Nyhetshistorier är organiserade i ämnen som rankas både i mediefokus och i användarnas uppmärksamhet. Experiment som utförs på praktiska webbdataset visar att resultatet av ämnesrankningen återspeglar inflytandet från tid, media och användare. De viktigaste bidragen i detta dokument är följande: För det första presenterar vi det kvantitativa måttet på inkonsekvensen mellan mediernas fokus och användarnas uppmärksamhet, vilket ger en grund för ämnesrankning och ett experimentellt bevis för att det finns en klyfta mellan vad medierna tillhandahåller och vad användarna ser. För det andra, så vitt vi vet, är det det första försöket att syntetisera de två faktorerna till en algoritm för automatisk online ämnesrankning.
I sitt nästa arbete REF föreslås en automatisk online-nyhetsrankingsalgoritm baserad på inkonsekvensanalys mellan mediafokus och användarnas uppmärksamhet.
Automatic online news topic ranking using media focus and user attention based on aging theory
{'venue': "CIKM '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}