Sociala nätverk som Facebook, LinkedIn och Twitter har varit en viktig informationskälla för ett brett spektrum av användare. I Twitter, populär information som anses viktig av samhället propagerar genom nätverket. Att studera innehållets egenskaper i meddelandena blir viktigt för ett antal uppgifter, såsom att bryta nyhetsdetektering, personliga rekommendationer, vänners rekommendationer, känsloanalys och andra. Många forskare vill använda standardverktyg för textbrytning för att förstå meddelanden på Twitter, men den begränsade längden av dessa meddelanden hindrar dem från att användas till sin fulla potential. Vi tar itu med problemet med att använda vanliga ämnesmodeller i mikrobloggningsmiljöer genom att studera hur modellerna kan tränas på datasetet. Vi föreslår flera system för att utbilda en standardämnesmodell och jämföra deras kvalitet och effektivitet genom en uppsättning noggrant utformade experiment ur både kvalitativa och kvantitativa perspektiv. Vi visar att genom att utbilda en ämnesmodell på aggregerade meddelanden kan vi få en högre kvalitet på inlärd modell vilket resulterar i betydligt bättre prestanda i två verkliga klassificeringsproblem. Vi diskuterar också hur den toppmoderna Author-Topic modellen misslyckas med att modellera hierarkiska relationer mellan enheter i sociala medier.
Hong m.fl. I REF jämförs kvaliteten och effektiviteten hos olika standardmodeller för ämnen i samband med sociala strömmar och granskas olika utbildningsstrategier.
Empirical study of topic modeling in Twitter
{'venue': "SOMA '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}