Sociala nätverk genererar en stor mängd textinnehåll över tid på grund av kontinuerlig interaktion mellan deltagarna. Gruvdrift av sådana sociala strömmar är mer utmanande än traditionella textströmmar, på grund av närvaron av både textinnehåll och implicita nätverksstruktur i strömmen. Problemet med händelsedetektering är också nära relaterat till klusterbildning, eftersom händelserna endast kan härledas från aggregerade trendförändringar i strömmen. I detta dokument kommer vi att studera de två relaterade problemen med klusterbildning och händelsedetektering i sociala strömmar. Vi kommer att studera både det övervakade och oövervakade fallet för händelsen upptäckt problem. Vi presenterar experimentella resultat som illustrerar effektiviteten av att integrera nätverksstruktur vid upptäckt av händelser över rent innehållsbaserade metoder.
De studerade både det övervakade och oövervakade fallet för händelsedetekteringsproblem REF.
Event Detection in Social Streams
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}