基于推文特征加权的 Twitter 事件检测
社会与信息网络
2020-10-05 v1 信息检索
摘要
近年来，人们在社交网络上花费大量时间。他们将社交网络作为评论个人或公共事件的场所。因此，这些网络中每天产生并共享大量信息。利用如此海量的信息可帮助有关方面准确及时地应对事件。本研究考察的社交网络为 Twitter。研究的主要思路是基于推文的某些特征对其进行区分。本研究旨在考察通过对推文的三个属性——包括粉丝数、转发数以及用户位置——进行加权来实现事件检测的性能。结果表明，与基准方法相比，所提方法的平均执行时间和事件检测精度分别提升了 27% 和 31%。本研究的另一结果是该方法能够检测出所有事件（包括热点事件和较不重要的事件）。
引用
@article{arxiv.2010.00665,
title = {Event Detection in Twitter by Weighting Tweet's Features},
author = {Parinaz Rahimizadeh and Mohammad Javad Shayegan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.00665},
year = {2020}
}