Aktiviteterna på sociala medier ökar dramatiskt. När en extern händelse inträffar, det finns en ökning i graden av aktiviteter relaterade till händelsen. Dessa aktiviteter kan tidsmässigt korreleras med varandra, men de kan också fånga olika aspekter av en händelse och därför uppvisa olika spruckna mönster. I detta dokument föreslår vi att man identifierar händelserelaterade utbrott via sociala medier. Vi studerar hur man kan korrelera flera typer av aktiviteter för att härleda ett globalt sprucket mönster. För att modellera jämnheten i en tillståndssekvens föreslår vi en ny funktion som kan fånga upp tillståndets sammanhang. Experimenten på en stor Twitter dataset visar att våra metoder är mycket effektiva.
Ref fokuserar på att identifiera händelserelaterade utbrott från sociala medier baserade på flera aktiviteter.
Identifying Event-related Bursts via Social Media Activities
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}