Mikrobloggningstjänster som t.ex. Twitter, Facebook och Foursquare har blivit viktiga källor för information om verkliga händelser. De flesta metoder som syftar till att extrahera händelseinformation från sådana källor använder vanligtvis meddelandenas tidssammanhang. Att utnyttja lokaliseringsinformationen för georefererade meddelanden är dock också viktigt för att upptäcka lokala händelser, såsom offentliga evenemang eller nödsituationer. Användare som lägger ut meddelanden som är nära platsen för en händelse fungerar som mänskliga sensorer för att beskriva en händelse. I denna demonstration presenterar vi ett nytt ramverk för att upptäcka lokala händelser i realtid från en Twitter-ström och för att spåra utvecklingen av sådana händelser över tid. För detta, spatio-temporala egenskaper av nyckelord extraheras kontinuerligt för att identifiera meningsfulla kandidater för händelsebeskrivningar. Sedan, lokaliserad händelse information extraheras genom att kluster sökord enligt deras rumsliga likhet. För att bestämma de viktigaste händelserna i en (ny) tidsram, vi införa ett poängsättningsschema för händelser. Vi visar funktionaliteten i vårt system, som kallas EvenTweet, med hjälp av en ström av tweets från Europa under 2012 UEFA European Football Championship.
I REF konstruerades ett system som heter EvenTweet för att extrahera lokala händelser från en ström av tweets i realtid.
EvenTweet: Online Localized Event Detection from Twitter
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}