Sociala nätverk är plattformar där miljontals användare ofta interagerar och delar olika typer av digitalt innehåll med varandra. Användarna uttrycker sina känslor och åsikter om varje ämne av intresse. Dessa åsikter har importvärde för personliga, akademiska och kommersiella tillämpningar, men volymen och den hastighet med vilken dessa produceras gör det till en utmanande uppgift för forskare och den underliggande tekniken att ge användbara insikter i sådana data. Vi försöker utöka den etablerade tekniken OLAP (On-line Analytical Processing) för att möjliggöra multidimensionell analys av sociala mediers data genom att integrera text- och åsiktsutvinningsmetoder i datalagringssystemet och genom att utnyttja olika tekniker för kunskapsupptäckt för att hantera halvstrukturerade och ostrukturerade data från sociala medier. Förmågan hos OLAP utökas genom semantisk anrikning av underliggande dataset för att upptäcka nya åtgärder och dimensioner för att bygga datakuber och genom att stödja aktuella analyser av utvecklingen samt historiska sociala medier data. Fördelarna med en sådan analysplattform visas genom att bygga ett datalager för ett socialt nätverk av Twitter, dynamiskt berika den underliggande datauppsättningen och möjliggöra multidimensionell analys.
Dessa författare försöker också utöka den etablerade OLAP-tekniken för att möjliggöra multidimensionell analys av data från sociala medier genom att integrera text- och opinionsbildningsmetoder i datalagringssystemet REF.
OLAPing social media: the case of Twitter
{'venue': "ASONAM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}