Upptäckten i realtid av lokala händelser (t.ex. protester, brott, katastrofer) är av stor betydelse för olika tillämpningar, såsom brottsövervakning, katastrofvariabel och aktivitetsrekommendation. Även om denna uppgift var nästan omöjlig för flera år sedan på grund av bristen på aktuella och tillförlitliga datakällor, den senaste tidens explosiva tillväxt i geo-taggade tweet data ger nya möjligheter till det. Med detta sagt, hur man extrahera kvalitet lokala händelser från geo-taggade tweet strömmar i realtid förblir till stor del olösta hittills. Vi föreslår GEOBURST, en metod som möjliggör effektiv och realtid lokal händelse upptäckt från geo-taggade tweet strömmar. Med en ny myndighetsåtgärd som fångar geotopiska korrelationer mellan tweets identifierar GEOBURST först flera pivot i frågefönstret. Sådana pivot fungerar som representativa tweets för potentiella lokala evenemang och naturligtvis locka liknande tweets för att bilda kandidatevenemang. För att välja verkligt intressanta lokala händelser från kandidatlistan sammanfattar GEOBURST ytterligare kontinuerliga tweetströmmar och jämför kandidaterna med historiska aktiviteter för att få spatiotemporalt spruckna. Slutligen, GEOBURST har också en uppdatering modul som hittar nya pivot med lite tid kostnad när frågefönstret skiftar. Som sådan kan GEOBURST övervaka kontinuerliga strömmar i realtid. Vi använde crowdsourcing för att utvärdera GEOBURST på två verkliga datamängder som innehåller miljontals geo-taggade tweets. Resultaten visar att GEOBURST betydligt överträffar toppmoderna metoder i precision, och är storleksordningar snabbare.
GeoBurst REF komponerar kandidatevenemang genom att upptäcka alla representativa tweets i alla tweets, och sedan väljer verkligt intressanta lokala händelser från kandidatevenemangen.
GeoBurst: Real-Time Local Event Detection in Geo-Tagged Tweet Streams
{'venue': "SIGIR '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}