Sociala medier (t.ex. Flickr, YouTube och Facebook) är ett populärt distributionsställe för användare som vill dela med sig av sina erfarenheter och intressen på webben. Dessa webbplatser är värd stora mängder användarrelaterade material (t.ex. fotografier, videor och textinnehåll) för en mängd olika verkliga händelser av olika typ och skala. Genom att automatiskt identifiera dessa händelser och deras tillhörande användarrelaterade sociala mediedokument, som är fokus för detta papper, kan vi möjliggöra händelsebläddring och sökning i toppmoderna sökmotorer. För att ta itu med detta problem utnyttjar vi den rika "kontext" som förknippas med innehåll i sociala medier, inklusive användartillhandahållna kommentarer (t.ex. titel, taggar) och automatiskt genererad information (t.ex. tid för skapande av innehåll). Med hjälp av detta rika sammanhang, som innehåller både textrelaterade och icke-textuella funktioner, kan vi definiera lämpliga dokumentlikviditetsmått för att möjliggöra online-klustring av media till händelser. Som ett viktigt bidrag i detta dokument utforskar vi en mängd olika tekniker för att lära sig multi-feature likhetsmått för sociala medier dokument på ett principfast sätt. Vi utvärderar våra tekniker på storskaliga, verkliga datauppsättningar av händelsebilder från Flickr. Våra utvärderingsresultat tyder på att vår strategi identifierar händelser och tillhörande sociala medier mer effektivt än de toppmoderna strategier som vi bygger vidare på.
Becker m.fl. REF föreslås för att identifiera verkliga händelser genom att utforska en mängd olika tekniker för att lära sig multifeature likhetsmått för sociala medier dokument.
Learning similarity metrics for event identification in social media
{'venue': "WSDM '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}