Abstract-Organisationella relationer är oftast mycket komplexa i verkliga livet. Det är svårt eller omöjligt att direkt mäta sådana korrelationer mellan olika organisationer, eftersom viktig information vanligtvis inte är allmänt tillgänglig (t.ex. samband mellan terroristorganisationer). Nuförtiden kan en allt större mängd organisationsinformation läggas ut online av individer och spridas direkt via Twitter. Sådan information kan vara avgörande för att upptäcka organisatoriska korrelationer. I denna uppsats studerar vi problemet med att upptäcka samband mellan organisationer från Twitter. Gruv organisatoriska korrelationer är en mycket utmanande uppgift på grund av följande skäl: a) Data i Twitter förekommer som stora volymer blandad information. Den mest relevanta informationen om organisationer är ofta begravd. Således kan organisatoriska korrelationer spridas på flera platser, representeras av olika former; b) Att använda information från Twitter kollektivt och omdömesgillt är svårt på grund av de flera representationer av organisatoriska korrelationer som extraheras. För att ta itu med dessa frågor, föreslår vi Multi-CG (Multiple Correlation Graphs baserade modell), en oövervakad ram som kan lära sig ett samförstånd av korrelationer mellan organisationer baserade på flera representationer extraherade från Twitter, som är mer exakt och robust än korrelationer baserade på en enda representation. Empirisk studie visar att konsensus grafen extraheras från Twitter kan fånga de organisatoriska korrelationer effektivt.
Företagets korrelationer lärs genom ett samförstånd av korrelationer baserade på flera representationer utvunna från Twitter i REF, men de har ett annat fokus, det vill säga de använde inte korrelationerna för att förutsäga aktiemarknaden.
Discovering Organizational Correlations from Twitter
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Data Mining Workshop', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Data Mining Workshop', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}