ABSTRACT Sociala medier spelar en allt viktigare roll i människors liv. Mikrobloggning är en form av sociala medier som gör det möjligt för människor att dela och sprida verkliga händelser. Att sända evenemang i nätverk för mikrobloggning kan vara en effektiv metod för att skapa medvetenhet, sprida viktig information och så vidare. Många befintliga metoder för dissekering av informationsinnehållet diskuterar dock i första hand händelsedetekteringsmodellen och ignorerar det användarintresse som kan upptäckas under händelseutvecklingen. Detta leder till svårigheter att spåra de viktigaste händelserna när de utvecklas, bland annat att identifiera de inflytelserika spridarna. Det finns ytterligare komplikationer med tanke på att de inflytelserika spridarnas intressen också kommer att förändras under händelseutvecklingen. De inflytelserika spridarna spelar en nyckelroll i händelseutvecklingen och detta har i stor utsträckning ignorerats i traditionella metoder för att upptäcka händelser. I detta syfte föreslår vi en modellbaserad händelseutvecklingsmodell baserad på användarintresse, kallad den heta händelseutvecklingsmodellen. Denna modell tar inte bara hänsyn till användarens intressefördelning utan använder även korta textdata i det sociala nätverket för att modellera inläggen och de rekommenderade metoderna för att upptäcka användarnas intressen. Detta kan lösa problemet med data gleshet, som exemplifieras av många befintliga händelsedetekteringsmetoder, och förbättra noggrannheten av händelsedetektering. En automatisk filtreringsalgoritm för het händelse tillämpas initialt för att ta bort påverkan av allmänna händelser, förbättra kvaliteten och effektiviteten i gruvdrift händelsen. Sedan, en automatisk ämne kluster algoritm tillämpas för att ordna korta texter i kluster med liknande ämnen. En förbättrad modell för användarintresse föreslås för att kombinera de korta texterna i varje kluster till ett dokument med lång text som förenklar fastställandet av det övergripande ämnet i förhållande till varje användares intressefördelning under utvecklingen av viktiga händelser. Slutligen används en ny cosinusbaserad metod för att mäta händelselikviditet för att bedöma korrelationen mellan händelser och därigenom upptäcka händelseutvecklingsprocessen. De experimentella resultaten på en riktig Twitter datauppsättning visar effektiviteten och noggrannheten i vår föreslagna modell för både händelsedetektering och användarintresse upptäckt under utvecklingen av heta händelser. INDEX TERMS Mikrobloggning, händelseutveckling, användarämne.
I REF studeras förändringar av inflytelserika spridningsintressen under händelseutvecklingen.
Event Detection and User Interest Discovering in Social Media Data Streams
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}