Att identifiera ämnestrender på mikrobloggningstjänster som t.ex. Twitter och uppskatta dessa ämnens framtida popularitet har stort akademiskt och affärsmässigt värde, särskilt när verksamheten kan utföras i realtid. För varje tredje part, dock, fånga och behandla sådana enorma volymer av realtidsdata i mikrobloggar är nästan ogenomförbara uppgifter, eftersom det alltid finns API (Application Program Interface) begära gränser, övervakning och datorbudgetar, samt aktualitet krav. För att hantera dessa utmaningar föreslår vi ett kostnadseffektivt systemramverk med algoritmer som automatiskt kan välja en delmängd av representativa användare i mikrobloggande nätverk i offline, under givna kostnadsbegränsningar. Då kan det föreslagna systemet online övervaka och utnyttja endast dessa utvalda användares realtidsmikrostolpar för att upptäcka de övergripande trenderna och förutsäga deras framtida popularitet bland hela microbllogging-nätverket. Därför är vårt föreslagna systemramverk praktiskt för realtidsanvändning eftersom det undviker de höga kostnaderna för att fånga och bearbeta data i realtid, samtidigt som det inte äventyrar detektion och förutsägelse prestanda under givna kostnadsbegränsningar. Experiment med verkliga mikrobloggar visar att genom att spåra endast 500 användare av 0,6 miljoner användare och behandla inte mer än 30 000 mikropost per dag, kunde cirka 92% trendiga ämnen upptäckas och förutses av det föreslagna systemet och i genomsnitt mer än 10 timmar tidigare än de visas i officiella trendlistor.
I referens REF, för mikrobloggning nätverk offline, kan en delmängd av representativa användare automatiskt väljas.
Cost-Effective Online Trending Topic Detection and Popularity Prediction in Microblogging
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}