社交媒体分析的数据挖掘技术综述
社会与信息网络
2023-06-22 v2 计算与语言
摘要
社交网络在过去十年中受到了显著关注。通过互联网和 Web 2.0 技术访问 Twitter、Facebook、LinkedIn 和 Google+ 等社交网站已变得更加便捷。人们对社交网络的兴趣日益浓厚，并依赖其获取关于各种主题的信息、新闻以及其他用户的观点。对社交网站的高度依赖导致其生成了海量数据，这些数据具有三个计算特征：规模大、噪声多和动态性强。这些问题往往使得社交网络数据难以手动分析，从而需要使用计算手段进行分析。数据挖掘提供了从海量数据集中检测有用知识（如趋势、模式和规则）[44] 的广泛技术。数据挖掘技术用于信息检索、统计建模和机器学习。这些技术在数据分析过程中采用数据预处理、数据分析和数据解释流程。本综述讨论了数十年来用于挖掘社交网络不同方面的各种数据挖掘技术，涵盖了从历史技术到最新模型的内容，包括我们名为 TRCM 的新技术。本综述涵盖的所有技术均列于表 1 中，其中包括所使用的工具及其作者姓名。
引用
@article{arxiv.1312.4617,
title = {A Survey of Data Mining Techniques for Social Media Analysis},
author = {Mariam Adedoyin-Olowe and Mohamed Medhat Gaber and Frederic Stahl},
journal= {arXiv preprint arXiv:1312.4617},
year = {2023}
}
备注
25 pages, 9 figures