Med den senaste tidens ökande popularitet och storlek av sociala medier, finns det ett växande behov av system som kan extrahera användbar information från denna mängd data. Vi tar itu med problemet med att upptäcka nya händelser från en ström av Twitter-inlägg. För att göra händelsedetektering möjlig på webscale corpora presenterar vi en algoritm baserad på locality-känslig hashing som kan övervinna begränsningarna i traditionella metoder, samtidigt som konkurrenskraftiga resultat upprätthålls. I synnerhet visar en jämförelse med ett toppmodernt system om den första historiens upptäckt uppgift att vi uppnår över en storleksordning snabbare i bearbetningstiden, samtidigt som vi behåller jämförbara prestanda. Händelsedetektionsexperiment på en samling av 160 miljoner Twitter-inlägg visar att kändisdöden är de snabbast spridda nyheterna på Twitter.
De presenterar en skalbar algoritm baserad på Locality-Sensitive Hashing REF.
Streaming First Story Detection with application to Twitter
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}