Abstract-Twitter har blivit en av de största mikrobloggande plattformarna för användare runt om i världen att dela allt som händer runt omkring dem med vänner och utanför. Ett sprucket ämne i Twitter är ett som utlöser en våg av relevanta tweets inom en kort tidsperiod, som ofta återspeglar viktiga händelser av massintresse. Hur man kan utnyttja Twitter för tidig upptäckt av spruckna ämnen har därför blivit ett viktigt forskningsproblem med enormt praktiskt värde. Trots den stora mängd forskningsarbete om ämnesmodellering och analys i Twitter, är det fortfarande en utmaning att upptäcka spruckna ämnen i realtid. Eftersom befintliga metoder knappast kan skala för att hantera uppgiften med tweetströmmen i realtid föreslår vi i detta dokument TopicSketch, en skissbaserad ämnesmodell tillsammans med en uppsättning tekniker för att uppnå realtidsdetektering. Vi utvärderar vår lösning på en tweetström med över 30 miljoner tweets. Våra experimentresultat visar både effektivitet och effektivitet i vår strategi. Speciellt det visas också att TopicSketch på en enda maskin kan potentiellt hantera hundratals miljoner tweets per dag, som är på samma skala av det totala antalet dagliga tweets i Twitter, och presentera spruckna händelser i finer-granularitet.
Xie och Al. föreslog en skissbaserad ämnesmodell tillsammans med en uppsättning tekniker för att i realtid upptäcka spruckna ämnen på Twitter REF.
TopicSketch: Real-Time Bursty Topic Detection from Twitter
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}