Twitter 中的事件检测:基于内容与时间的分析
社会与信息网络
2021-11-10 v1
摘要
从在线社交网络检测事件是一个新兴且不断发展的领域,吸引了来自众多学科与领域的研究者。此处我们报告一种用于预测事件的时间序列分析。具体而言,我们评估了术语的前 n 个 n-gram 随时间变化的频率分布,聚焦于两个指标:在短期与长期内均高频的 n-gram。两个指标均可指代事件演变过程中的某些方面。为评估模型检测事件的准确性,我们构建并使用了围绕 2015 年末密苏里大学(Mizzou)发生的有详细记录的抗议活动的、最流行哈希标签的 Twitter 数据集。
引用
@article{arxiv.2111.05274,
title = {Event Detection in Twitter: A Content and Time-Based Analysis},
author = {Izzat Alsmadi and Michael O'Brien},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.05274},
year = {2021}
}