Abstract-Twitter är en populär microbllogging-tjänst som gör det möjligt för användarna att skicka och läsa korta textmeddelanden. Dessa meddelanden håller på att bli källa för att analysera ämnestrender och identifiera relationer mellan timliga ämnen. I detta dokument föreslår vi en metod för att klassificera de tidsbundna ämnena på Twitter som ett problem med att gruppera liknande mönster. För att ge en utgångspunkt för en klassificering under samma ämne, identifierar vi innehåll ordvägningsschemat baserat på Latent Dirichlet Allocation (LDA). Och vi formulerar hur de temporala ämnena i tidsfönstret kan klassificeras som peaky ämnen, konstanta ämnen, och periodiska ämnen. Vi tillhandahåller olika verkliga fallstudier som visar den föreslagna metodens giltighet. Utvärderingar visar att den föreslagna metoden är användbar som en klassificeringsmodell i analysen av de tidsmässiga ämnena
I REF görs åtskillnad mellan tre typer av ämnen: spetsiga ämnen, konstanta ämnen och regelbundet återkommande ämnen.
Classifying Temporal Topics with Similar Patterns on Twitter
{'venue': 'J. Inform. and Commun. Convergence Engineering', 'journal': 'J. Inform. and Commun. Convergence Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}