Bland den omfattande information som finns tillgänglig på webben fångar sociala medier vad människor för närvarande ägnar uppmärksamhet åt och hur de känner för vissa ämnen. Medvetenhet om sådana trender spelar en avgörande roll i multimediasystem som t.ex. rekommendationer om trender och automatiskt val av ordförråd för system för upptäckt av videokoncept. Korrekt utnyttjande av trendiga ämnen kräver en bättre förståelse av deras olika egenskaper i olika sociala medieströmmar. I detta syfte presenterar vi den första omfattande studien över tre stora online- och sociala medieströmmar, Twitter, Google och Wikipedia, som täcker tusentals trender under en observationsperiod på ett helt år. Våra resultat indikerar att man beroende på sina krav inte nödvändigtvis behöver vända sig till Twitter för att få information om aktuella händelser och att vissa medieströmmar starkt betonar innehåll i specifika kategorier. Som vårt andra viktiga bidrag presenterar vi ytterligare en ny strategi för den utmanande uppgiften att förutse livscykeln för trendiga ämnen i samma ögonblick som de dyker upp. Vårt helt automatiserade tillvägagångssätt är baserat på en närmaste granne prognos teknik utnyttjar vårt antagande att semantiskt liknande ämnen uppvisar liknande beteende. Vi visar på ett storskaligt dataset av Wikipedia sida visa statistik att prognoser genom det föreslagna tillvägagångssättet är cirka 9-48k vyer närmare den faktiska visningsstatistiken jämfört med baslinjemetoder och uppnå en genomsnittlig procentandel fel på 45-19 % för tidsperioder på upp till 14 dagar.
Det finns en omfattande studie med dessa tre stora online och sociala medier ström REF.
Analysis and forecasting of trending topics in online media streams
{'venue': "MM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}