Abstract-This paper beskriver genomförandet av en tjänst för att identifiera och geo-lokalisera verkliga händelser som kan vara närvarande som sociala aktivitet signaler i två olika sociala nätverk. Vi fokuserar specifikt på innehåll som delas av användare på Twitter och Instagram för att utforma ett system som kan samla data över flera nätverk. Tidigare arbete har visat att det verkligen är möjligt att upptäcka fysiska händelser med hjälp av olika sociala nätverksplattformar. Många av dessa signaler behöver dock bekräftas för att kunna hantera händelser som saknar lämpligt stöd inom ett enda nätverk. Vi utnyttjar denna insikt för att utforma en oövervakad strategi som kan korrelera händelsesignaler över flera sociala nätverk. Vår algoritm kan upptäcka händelser och identifiera platsen för händelsen händelsen. Vi utvärderar vår algoritm med hjälp av både simuleringar och verkliga datauppsättningar insamlade med Twitter och Instagram. Resultaten indikerar att vår algoritm avsevärt förbättrar falsk positiv eliminering och uppnår hög precision jämfört med baslinjemetoder på verkliga datauppsättningar.
Social Fusion REF utformar en oövervakad metod som kan korrelera händelsesignaler över flera sociala nätverk.
Social Fusion: Integrating Twitter and Instagram for Event Monitoring
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Autonomic Computing (ICAC)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Autonomic Computing (ICAC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}