Twitter har blivit en populär datakälla som surrogat för övervakning och upptäckt av händelser. Riktade domäner som brottslighet, val och social oro kräver skapandet av algoritmer som kan upptäcka händelser som är relevanta för dessa domäner. På grund av det ostrukturerade språket, korta meddelanden, dynamik och heterogenitet som är typiskt för Twitter-dataströmmar, är det tekniskt svårt och arbetsintensivt att utveckla och upprätthålla övervakade inlärningssystem. Vi presenterar ett nytt oövervakat tillvägagångssätt för att upptäcka rumsliga händelser i riktade domäner och illustrera detta tillvägagångssätt med hjälp av en specifik domän, viz. Civila oroligheter modellering. Med tanke på en riktad domän, föreslår vi en dynamisk frågeexpansion algoritm för att iterativt expandera domänrelaterade termer, och generera en tweet homogen graf. En anomali identifieringsmetod används för att upptäcka rumsliga händelser över denna graf genom att gemensamt maximera lokal modularitet och rumslig scan statistik. Omfattande experiment i tio latinamerikanska länder visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
Dynamisk frågeexpansion och anomali skapas kombineras för att upptäcka händelser REF.
Unsupervised Spatial Event Detection in Targeted Domains with Applications to Civil Unrest Modeling
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}