社交媒体中的跨域实体解析
社会与信息网络
2016-08-05 v1
摘要
在多个域之间关联实体的挑战是社交媒体理解中的一个关键问题。成功的跨域实体解析能够整合来自多个站点的信息，从而创建用户和社区活动、特征及趋势的完整图景。在本文中，我们利用通用技术研究了 Twitter 和 Instagram 之间的实体解析问题。我们的方法分为三类：基于个人资料、基于内容和基于图。对于基于个人资料的方法，我们考虑了基于近似字符串匹配的技术。对于基于内容的方法，我们执行作者识别。最后，对于基于图的方法，我们应用了新颖的跨域社区检测方法并生成基于邻域的特征。这三类方法被应用于 Twitter 和 Instagram 的大型用户图，以了解挑战、确定性能并理解多种方法的融合。最终结果表明，等错误率低于 1%。
引用
@article{arxiv.1608.01386,
title = {Cross-Domain Entity Resolution in Social Media},
author = {W. M. Campbell and Lin Li and C. Dagli and J. Acevedo-Aviles and K. Geyer and J. P. Campbell and C. Priebe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.01386},
year = {2016}
}