Abstrakt. Mikrobloggar är en utmanande ny informationskälla för datautvinningsteknik. Twitter är en mikrobloggningstjänst byggd för att upptäcka vad som händer när som helst, var som helst i världen. Twitter-meddelanden är korta och ständigt genererade och väl lämpade för kunskapssökning med hjälp av dataflödesutvinning. Vi diskuterar kortfattat de utmaningar som Twitter dataströmmar innebär, med fokus på klassificeringsproblem, och sedan överväga dessa strömmar för åsiktsutvinning och känsloanalys. För att hantera strömmande obalanserade klasser föreslår vi ett skjutfönster Kappa statistik för utvärdering i tidsförändrande dataströmmar. Med hjälp av denna statistik utför vi en studie på Twitterdata med inlärningsalgoritmer för dataströmmar.
Bivet och Frank REF föreslog skjutfönster Kappa statistik för utvärdering i tidsförändrande dataströmmar.
Sentiment Knowledge Discovery in Twitter Streaming Data
{'venue': 'Discovery Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}