På grund av sin realtidsnatur är mikrobloggströmmar en rik källa till dynamisk information, till exempel om nya händelser. Befintliga tekniker för att upptäcka sådana händelser från en mikrobloggström i realtid (t.ex. Twitter-trenderande ämnen), har flera luckor när de används för att upptäcka nya händelser; extant grafbaserade händelsedetekteringstekniker är inte praktiska i mikrobloggsinställningar på grund av deras komplexitet; och konventionella tekniker, som har utvecklats för bloggar, webbsidor, etc., som involverar användning av sökordssökning, är bara användbara för att hitta information om kända händelser. Därför presenterar vi i detta dokument tekniker för att upptäcka händelser som håller på att upplösas i mikrobloggmeddelanden i realtid så att sådana händelser kan rapporteras så snart de inträffar. Vi modellerar problemet som att upptäcka täta kluster i mycket dynamiska grafer. Trots många senaste framsteg i grafanalys, vår är den första tekniken att identifiera täta kluster i massiva och mycket dynamiska grafer i realtid. Med tanke på egenskaperna hos mikrobloggströmmar, för att hitta kluster utan att missa några händelser, föreslår och utnyttjar vi en ny graf egendom som vi kallar kort cykel egendom. Våra algoritmer finner dessa kluster effektivt trots snabba förändringar i mikrobloggströmmarna. Vidare presenterar vi en ny rankningsfunktion för att identifiera de viktiga händelserna. Förutom att bevisa riktigheten av våra algoritmer visar vi deras praktiska nytta genom att utvärdera dem med hjälp av verkliga världen microblog data. Dessa visar vår tekniks förmåga att med hög precision och minne upptäcka framväxande händelser i högintensiva dataströmmar i realtid. Många nya webbapplikationer skapar data som kan representeras som massiva dynamiska grafer. Vår teknik kan enkelt utökas för att upptäcka, i realtid, intressanta mönster i sådana grafer.
Nyligen, Agarwal et al. REF upptäcker händelser som rivs upp i mikrobloggströmmar, genom att modellera händelser som täta kluster i mycket dynamiska grafer.
Real Time Discovery of Dense Clusters in Highly Dynamic Graphs: Identifying Real World Events in Highly Dynamic Environments
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}