Nyhetskluster, kategorisering och analys är viktiga komponenter i alla nyhetsportaler. De kräver algoritmer som kan hantera dynamiska data för att samla ihop, tolka och tidsmässigt aggregera nyhetsartiklar. Dessa tre uppgifter löses ofta separat. I detta dokument presenterar vi en enhetlig ram för att gruppera inkommande nyhetsartiklar i tillfälliga men tätt fokuserade berättelser, för att identifiera förhärskande ämnen och nyckelorgan inom dessa berättelser, och för att avslöja den timliga strukturen av berättelser när de utvecklas. Vi uppnår detta genom att bygga en hybridkluster och ämnesmodell. För att hantera den tillgängliga mängden data bygger vi en effektiv parallell inference algoritm genom sekventiell Monte Carlo uppskattning. Tids- och minneskostnaderna är nästan konstanta i historiens längd och förhållningssättet till hundratusentals dokument. Vi demonstrerar effektiviteten och noggrannheten på den allmänt tillgängliga TDT-datauppsättningen och data från en stor webbplats för nyheter.
REF föreslog dock en ram för att gruppera tidsbundna och tocipally relaterade nyhetsartiklar i samma berättelsekluster för att avslöja berättelsernas tidsmässiga utveckling.
Unified analysis of streaming news
{'venue': 'IN WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}