Mikrobloggar som t.ex. Twitter återspeglar allmänhetens reaktioner på större evenemang. Besvärliga ämnen från mikrobloggar avslöjar vilka händelser som har lockat mest online uppmärksamhet. Även om sprucken händelse upptäckt från textströmmar har studerats tidigare, tidigare arbete kanske inte lämpar sig för mikrobloggar eftersom jämfört med andra textströmmar såsom nyhetsartiklar och vetenskapliga publikationer, mikroblogginlägg är särskilt olika och bullriga. För att hitta ämnen som har spruckna mönster på mikrobloggar föreslår vi en ämnesmodell som samtidigt fångar två observationer: (1) inlägg som publiceras ungefär samtidigt är mer benägna att ha samma ämne, och (2) inlägg som publiceras av samma användare är mer benägna att ha samma ämne. Den förra hjälper till att hitta händelsedrivna inlägg medan den senare hjälper till att identifiera och filtrera bort "personliga" inlägg. Våra experiment på en stor Twitter dataset visar att det finns mer meningsfulla och unika spruckna ämnen i de topprankade resultaten som returneras av vår modell än en LDA baslinje och två degenererade variationer av vår modell. Vi visar också några fallstudier som visar hur viktigt det är att beakta både timlig information och användarnas personliga intressen för sprickig ämnesdetektering från mikrobloggar.
REF integrerade både tidsrelaterad information och användarnas personliga intressen för att upptäcka spruckna ämnen från mikrobloggarna.
Finding Bursty Topics from Microblogs
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}