Oförutsedd framgång och aktiv användning av sociala medietjänster resulterar i enorma mängder användargenererade data. Ett ökat intresse för den innehållna informationen från sociala medier leder till mer och mer sofistikerade analys- och visualiseringstillämpningar. På grund av den snabba hastigheten och spridningen av nyheter i sociala medier är det en lämplig källa för att identifiera händelser i data och direkt visa deras förekomst för analytiker eller andra användare. I detta dokument presenteras en metod för identifiering av händelser i lokala områden med hjälp av Twitter-dataströmmen. Vi implementerar och använder ett kombinerat log-likelihood-förhållande för den geografiska dimensionen och tidsdimensionen av verkliga Twitter-data i fördefinierade delar av världen för att upptäcka händelser som förekommer i meddelandets innehåll. Vi presenterar en fallstudie med två intressanta scenarier för att visa nyttan av vår strategi.
I Ref fokuserar metoden på geografiska aspekter och tidsaspekter för att samla tweets runt ett visst område, för att identifiera händelser på den valda platsen.
Event identification for local areas using social media streaming data
{'venue': "DBSocial '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}