Abstract-Detection av nya ämnen får nu förnyat intresse motiverat av den snabba tillväxten av sociala nätverk. Konventionella tidsfrekvensbaserade metoder kanske inte är lämpliga i detta sammanhang, eftersom den information som utbyts i sociala nätverkstjänster inte bara omfattar text utan också bilder, webbadresser och videor. Vi fokuserar på uppkomsten av ämnen som signaleras av sociala aspekter av tesnätverk. Vi fokuserar särskilt på omnämnanden av användare-länkar mellan användare som genereras dynamiskt (avsiktligt eller oavsiktligt) genom svar, omnämnanden och retweets. Vi föreslår en sannolikhetsmodell för att nämna beteende av en social nätverk användare, och föreslår att upptäcka uppkomsten av ett nytt ämne från de avvikelser som mäts genom modellen. Aggregera anomali poäng från hundratals användare, visar vi att vi kan upptäcka nya ämnen endast baserat på svar/mentation relationer i sociala nätverk inlägg. Vi demonstrerar vår teknik i flera riktiga datamängder som vi samlat in från Twitter. Experimenten visar att de föreslagna omnämnande-anomatisk-baserade tillvägagångssätten kan upptäcka nya ämnen åtminstone så tidigt som text-anomal-baserade tillvägagångssätt, och i vissa fall mycket tidigare när ämnet är dåligt identifierat av textinnehållet i inlägg.
Takahashi m.fl. REF föreslog en probabilistisk modell för att upptäcka nya ämnen i Twitter genom att tilldela en anomali poäng för varje användare.
Discovering Emerging Topics in Social Streams via Link-Anomaly Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}