Online innehåll uppvisar rik temporal dynamik, och olika realtidsanvändare genererade innehåll ytterligare intensifierar denna process. Tidsbundna mönster genom vilka online-innehåll växer och bleknar med tiden, och genom vilka olika delar av innehållet konkurrerar om uppmärksamhet förblir dock i stort sett outforskade. Vi studerar temporal mönster i samband med online-innehåll och hur innehållets popularitet växer och bleknar med tiden. Den uppmärksamhet som innehållet får på webben varierar beroende på många faktorer och sker på mycket olika tidsskalor och vid olika upplösningar. För att avslöja temporal dynamik av online-innehåll formulerar vi en tidsserie kluster problem med hjälp av en likhetsmått som är invariant till skalning och skiftning. Vi utvecklar K-Spectral Centroid (K-SC) klusteralgoritm som effektivt finner klustercentroider med vår likhetsmått. Genom att tillämpa en adaptiv våget-baserad inkrementell strategi för klusterbildning, skalar vi K-SC till stora datamängder. Vi visar vår strategi för två massiva dataset: en uppsättning av 580 miljoner Tweets, och en uppsättning av 170 miljoner blogginlägg och nyhetsmedia artiklar. Vi finner att K-SC överträffar K-means klusteralgoritm när det gäller att hitta olika former av tidsserier. Vår analys visar att det finns sex huvudsakliga timliga former av uppmärksamhet av online-innehåll. Vi presenterar också en enkel modell som tillförlitligt förutsäger formen av uppmärksamhet genom att använda information om endast ett litet antal deltagare. Våra analyser ger insikt i vanliga temporalmönster av innehållet på webben och breddar förståelsen av dynamiken i människans uppmärksamhet.
Slutligen, i REF, vanliga temporal former av Twitter hashtaggar upptäcks med K-Spectral Centroid kluster.
Patterns of temporal variation in online media
{'venue': "WSDM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}