Med den snabba tillväxten av sociala medier, Twitter har blivit en av de mest utbredda plattformarna för människor att posta kort och direkt budskap. Å ena sidan twittrar människor om sitt dagliga liv, och å andra sidan, när stora händelser inträffar, följer människor också och twittrar om dem. Dessutom är människors beteende i samband med händelser ofta nära knutet till deras personliga intressen. I den här artikeln försöker vi modellera ämnen, evenemang och användare på Twitter på ett enhetligt sätt. Vi föreslår en modell som kombinerar en LDA-liknande ämnesmodell och den återkommande kinesiska restaurangprocessen för att fånga upp ämnen och evenemang. Vi föreslår vidare en durationsbaserad legaliseringskomponent för att hitta spruckna händelser. Vi föreslår också att man använder händelse-topic affinitet vektorer för att modellera sambandet mellan händelser och ämnen. Våra experiment visar att vår modell exakt kan identifiera meningsfulla händelser och de händelse-topic affinitet vektorer är effektiva för händelserekommendation och gruppera händelser efter ämnen.
REF modellerar gemensamt ämnen, evenemang och användare på Twitter.
A Unified Model for Topics, Events and Users on Twitter
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}