Vi presenterar en ny ämnesmodelleringsbaserad metod för att spåra nya händelser i mikrobloggar som t.ex. Twitter. Vår ämnesmodell har en inbyggd uppdateringsmekanism baserad på tidsskivor och implementerar ett dynamiskt ordförråd. Vi visar först att metoden är robust för att upptäcka händelser med hjälp av en rad dataset med injicerade nya händelser, och sedan visa dess tillämpning för att identifiera trender ämnen i Twitter.
Lau m.fl. REF utvecklade en metod för att spåra nya händelser på Twitter med hjälp av en ämnesmodell baserad på tidsskivor och ett dynamiskt ordförråd.
On-line Trend Analysis with Topic Models: \#twitter Trends Detection Topic Model Online
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}