一种基于 Twitter 话题标签的事件检测方法
社会与信息网络
2018-05-01 v1 计算与语言
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摘要
Twitter 是世界上最受欢迎的微博服务之一。Twitter 内的海量信息使其成为人们了解和分享新闻的重要信息渠道。Twitter 话题标签是一项受欢迎的功能，可以被视为人工标注的信息，人们用它来识别推文的主题。许多研究人员提出了事件检测方法，可以监控 Twitter 数据并确定是否发生了特殊事件，如事故、极端天气、地震或犯罪。尽管许多方法将话题标签作为其特征之一，但很少有方法明确关注话题标签在事件检测中的有效性。在本研究中，我们提出了一种利用推文中话题标签的事件检测方法。我们采用了 STREAMCUBE 中使用的特征提取方法，并对其应用了 K-means 聚类方法。实验表明，K-means 方法在聚类结果上优于 STREAMCUBE。此外，还讨论了 K-means 方法的最佳 K 值。
引用
@article{arxiv.1804.11243,
title = {An Event Detection Approach Based On Twitter Hashtags},
author = {Shih-Feng Yang and Julia Taylor Rayz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.11243},
year = {2018}
}
备注
The 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, 2017