Abstract Microblog är en populär och opJiajia Huangen plattform för att upptäcka och dela de senaste nyheterna om sociala frågor och vardagen. De snabbt uppdaterade mikroblogströmmarna gör det angeläget att utveckla ett effektivt verktyg för att övervaka sådana strömmar. Emerging ämnesspårning är ett av dessa verktyg för att avslöja vilka nya händelser som drar till sig mest online uppmärksamhet för närvarande. På grund av mikrobloggens snabba förändring, höga buller och korta längd (2017) 20:325-350-flöden, bör dock två utmaningar hanteras i den framväxande ämnesspårningen. Det ena är problemet med att upptäcka nya ämnen tidigt, långt innan de blir heta, och det andra är hur man effektivt kan övervaka föränderliga ämnen över tiden. I denna studie föreslår vi en ny metod för spårning av nya ämnen, som anpassar framväxande orddetektering från tidsperspektiv till sammanhängande ämnesbrytning ur ett rumsligt perspektiv. Specifikt designar vi först ett mått för att uppskatta ordnyhet och blekning baserat på lokal vägd linjär regression (LWLR), som kan belysa ordet nyhet att uttrycka ett framväxande ämne och undertrycka ordet nyhet att uttrycka ett befintligt ämne. Vi spårar sedan nya ämnen genom att utnyttja ämnesnyhet och minska sannolikheter, som lärs genom att utforma och lösa ett optimeringsproblem. Vi utvärderar vår metod på en mikrobloggström som innehåller över en miljon flöden. Experimentella resultat visar den föreslagna metodens lovande resultat när det gäller att upptäcka framväxande ämnes- och ämnesutveckling över tid när det gäller både effektivitet och ändamålsenlighet.
Emerging Topic Tracking (ETT) REF är ett annat liknande arbete som kan räkna ut livscyklerna för de föränderliga ämnena genom nyhet och blekning uppskattning.
A probabilistic method for emerging topic tracking in Microblog stream
{'venue': 'World Wide Web', 'journal': 'World Wide Web', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}