Eventdetektering har varit ett av de viktigaste forskningsämnena inom analys av sociala medier. De flesta av de traditionella tillvägagångssätten upptäcker händelser baserade på fasta tids- och rumsliga upplösningar, medan händelser av olika skalor i verkligheten vanligtvis inträffar samtidigt, nämligen att de sträcker sig över olika intervaller i tid och rum. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för att upptäcka flerskaliga händelser med hjälp av data från sociala medier, som tar hänsyn till olika tidsmässiga och rumsliga händelser i data. Speciellt utforskar vi egenskaperna hos wavelettransform, som är en välutvecklad flerskalig transform i signalbehandling, för att möjliggöra automatisk hantering av samspelet mellan temporal och rumslig skala. Vi föreslår sedan en ny algoritm för att beräkna en datalikviditetsgraf på lämpliga skalor och upptäcka händelser i olika skalor samtidigt genom en enda grafbaserad klusterprocess. Dessutom presenterar vi spatiotemporal statistisk analys av den bullriga information som finns Ansvarsfulla redaktörer: i dataströmmen, vilket gör att vi kan definiera en ny term-filtrering förfarande för den föreslagna händelsen detektion algoritm och hjälper oss att studera dess beteende med hjälp av simulerade bullriga data. Experimentella resultat på både syntetiskt genererade data och verkliga data som samlats in från Twitter visar hur meningsfullt och effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är. Vårt ramverk sträcker sig vidare till ett stort antal tillämpningsområden som omfattar dataanalys med flera skalor och flera upplösningar.
Flerskalig händelsedetektering REF syftar till att upptäcka berättelser som utvecklas i olika takt och spänner över olika geografiska platser genom att använda egenskaperna hos våget transform.
Multiscale event detection in social media
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}