Socialt innehåll, som t.ex. Twitter-uppdateringar, har ofta de snabbaste förstahandsrapporterna av nyhetsevenemang, liksom många kommentarer som är vägledande för allmänhetens syn på sådana händelser. Som sådan, sociala uppdateringar utgör ett bra komplement till professionellt skrivna nyheter. I den här artikeln överväger vi problemet med att automatiskt kommentera nyheter med sociala uppdateringar (tweets), på en nyhetswebbplats som betjänar stora volymer av pageviews. Den höga frekvensen av både sidvisningar (miljoner till miljarder per dag) och inkommande tweets (mer än 100 miljoner per dag) gör realtidsindexering av tweets ineffektiv, eftersom detta kräver ett index som både är ifrågasatt och uppdateras extremt ofta. Graden av tweet uppdateringar gör caching tekniker nästan oanvändbar eftersom cache skulle bli gammal mycket snabbt. Vi föreslår en ny arkitektur där varje berättelse behandlas som en prenumeration på tweets som är relevanta för berättelsens innehåll, och nya algoritmer som effektivt matchar tweets till berättelser, proaktivt upprätthålla top-k tweets för varje berättelse. Sådana top-k pub-sub förbrukar endast en liten del av resurskostnaden för alternativa lösningar, och kan tillämpas på andra storskaliga innehållsbaserade publicerings-abonnemangsproblem. Vi visar effektiviteten i vår strategi på realworld data: en corpus av nyheter från Yahoo! Nyheter och en logg över Twitter-uppdateringar.
Fortfarande i publiceringssubscribe-inställningen tar REF hänsyn till den sociala noteringen av nyhetsartiklar.
Top-k Publish-Subscribe for Social Annotation of News
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}