Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
MTZ-Fachkongress

Antriebe und Energiesysteme von morgen


Austausch von Automobil- und Energiewirtschaft

Am 14./15. Mai geht es in Chemnitz um die Mobilitätswende durch Elektro- und Wasserstofffahrzeuge.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Detecting Anomalous Ratings Using Matrix Factorization for Recommender Systems Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Adjustable Time-Window-Based Event Detection on Twitter

verfasst von : Qinyi Wang, Jieying She, Tianshu Song, Yongxin Tong, Lei Chen, Ke Xu

Erschienen in: Web-Age Information Management

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Twitter has become an important platform for reporting breaking news and instant events. However, it is almost impossible to detect events on Twitter manually due to the large volume of data and the noise in them. Though automatic event detection has been studied a lot, most works can only detect events in a fixed time window. In this paper, we propose an efficient system that can detect events in adjustable time windows. We detect terms with unusual frequency and group them into events. We further modify a segment tree data structure to support adjustable time window based event detection, which can efficiently aggregate statistics of terms of varied-sized time windows and is both space and time saving. We finally validate the effectiveness and efficiency of our proposed techniques through extensive experiments on real datasets.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Learning for Search Results Diversification in Twitter
Nächstes Kapitel User-IBTM: An Online Framework for Hashtag Suggestion in Twitter
Fußnoten
Literatur
1.
Abdelhaq, H., Sengstock, C., Gertz, M.: Eventweet: online localized event detection from twitter. PVLDB 6(12), 1326–1329 (2013)
2.
Atefeh, F., Khreich, W.: A survey of techniques for event detection in twitter. Comput. Intell. 31(1), 132–164 (2013)MathSciNetCrossRef
3.
Cao, C.C., She, J., Tong, Y., Chen, L.: Whom to ask?: jury selection for decision making tasks on micro-blog services. PVLDB 5(11), 1495–1506 (2012)
4.
Cao, C.C., Tong, Y., Chen, L., Jagadish, H.V.: Wisemarket: a new paradigm for managing wisdom of online social users. In: SIGKDD 2013, pp. 455–463 (2013)
5.
Cataldi, M., Di Caro, L., Schifanella, C.: Emerging topic detection on twitter based on temporal and social terms evaluation. In: MDMKDD 2010, p. 4 (2010)
6.
Goorha, S., Ungar, L.: Discovery of significant emerging trends. In: SIGKDD 2010, pp. 57–64 (2010)
7.
Li, C., Sun, A., Datta, A.: Twevent: Segment-based event detection from tweets. In: CIKM 2012, pp. 155–164 (2012)
8.
Li, R., Lei, K.H., Khadiwala, R., Chang, K.C.: Tedas: a twitter-based event detection and analysis system. In: ICDE 2012, pp. 1273–1276 (2012)
9.
Mathioudakis, M., Koudas, N.: Twittermonitor: trend detection over the twitter stream. In: SIGMOD 2010, pp. 1155–1158 (2010)
10.
Popescu, A.M., Pennacchiotti, M.: Detecting controversial events from twitter. In: CIKM 2010, pp. 1873–1876 (2010)
11.
Ritter, A., Etzioni, O., Clark, S., et al.: Open domain event extraction from twitter. In: KDD 2012, pp. 1104–1112 (2012)
12.
Sakaki, T., Okazaki, M., Matsuo, Y.: Earthquake shakes twitter users: Real-time event detection by social sensors. In: WWW 2010, pp. 851–860 (2010)
13.
She, J., Tong, Y., Chen, L.: Utility-aware social event-participant planning. In: SIGMOD 2015, pp. 1629–1643 (2015)
14.
She, J., Tong, Y., Chen, L., Cao, C.C.: Conflict-aware event-participant arrangement. In: ICDE 2015, pp. 735–746 (2015)
15.
Shou, L., Wang, Z., Chen, K., Chen, G.: Sumblr: continuous summarization of evolving tweet streams. In: SIGIR 2013, pp. 533–542 (2013)
16.
Tong, Y., Cao, C.C., Chen, L.: Tcs: Efficient topic discovery over crowd-oriented service data. In: SIGKDD 2014, pp. 861–870 (2014)
17.
Tong, Y., Cao, C.C., Zhang, C.J., Li, Y., Chen, L.: Crowdcleaner: Data cleaning for multi-version data on the web via crowdsourcing. In: ICDE 2014, pp. 1182–1185 (2014)
18.
Tong, Y., She, J., Ding, B., Wang, L., Chen, L.: Online mobile micro-task allocation in spatial crowdsourcing. In: ICDE 2016 (2016)
19.
Tong, Y., She, J., Meng, R.: Bottleneck-aware arrangement over event-based social networks: the max-min approach. World Wide Web Journal (to appear)
20.
Weng, J., Lee, B.S.: Event detection in twitter. In: ICWSM 2011, pp. 401–408 (2011)
Metadaten
Titel
Adjustable Time-Window-Based Event Detection on Twitter
verfasst von
Qinyi Wang
Jieying She
Tianshu Song
Yongxin Tong
Lei Chen
Ke Xu
Copyright-Jahr
2016
Buch
Web-Age Information Management

Print ISBN: 978-3-319-39957-7

Electronic ISBN: 978-3-319-39958-4

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-39958-4_21

Neuer Inhalt

    Bildnachweise