DancingLines:一种刻画跨平台事件热度的分析框架
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2017-12-25 v1
摘要
如今,事件通常爆发并通过社交网络与搜索引擎等多种现代媒体在线传播。现有各类研究讨论单个媒体上的事件传播趋势,而少有研究从跨平台视角分析事件热度。挑战来自事件与媒体的巨大多样性、跨不同媒体对齐数据集的有限获取以及数据集中的大量噪声。本文中,我们设计 DancingLines,一种捕获并定量分析成对文本媒体间事件热度的创新框架。它包含两个模型:TF-SW,一种基于融合 Word2Vec 与 TextRank 的集成权重系数的语义感知热度量化模型;以及 wDTW-CD,一种改编自动态时间规整的成对事件热度时间序列对齐模型,用于匹配不同事件阶段。我们还提出三个度量来解释成对社交平台间的事件热度趋势。在一个有影响力的社交网络与一个流行搜索引擎上的十八个真实世界事件数据集上的实验结果验证了本框架的有效性与适用性。DancingLines 被证明在发现与事件及不同媒体相关多方面知识上具有广阔应用潜力。
引用
@article{arxiv.1712.08550,
title = {DancingLines: An Analytical Scheme to Depict Cross-Platform Event Popularity},
author = {Tianxiang Gao and Weiming Bao and Jinning Li and Xiaofeng Gao and Boyuan Kong and Yan Tang and Guihai Chen and Xuan Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.08550},
year = {2017}
}