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
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Buchtitelbild

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Discovering Popular Events on Twitter

verfasst von : Sartaj Kanwar, Rajdeep Niyogi, Alfredo Milani

Erschienen in: Computational Science and Its Applications – ICCSA 2016

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

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

search-config
loading …

Abstract

Event detection in twitter is the process of discovering popular events using messages generated by the twitter users. Event detection is an interesting research topic. Tweets are focused and may contain short forms. The tweets are noisy because there may be personal messages by the user also. In this paper we propose an algorithm to find top k popular events using keywords contained in the tweets. This paper classifies the popular events into different categories and the timeline is provided for every event. The timeline is useful to check when the event was popular. Geotagging is also done to find where the event was popular. We have implemented the algorithm using 14,558 users and 5, 27,548 tweets over a period of 10 months (22 June, 2015 to 25 April, 2016). The results are quite promising.

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
Nächstes Kapitel Analysis of Users’ Interest Based on Tweets
Literatur
1.
Krishnamurthy, B., Gill, P., Arlitt, M.: A few Chirps about Twitter. In: Proceedings of the First Workshop on Online Social Networks, pp. 19–24. ACM, Washington (2008)
2.
Atefeh, F., Khreich, W.: A survey of techniques for event detection in Twitter. Comput. Intell. 31(1), 132–164 (2015)MathSciNetCrossRef
3.
Madani, A., Boussaid, O., Zegour, D.E.: What’s happening: a survey of tweets event detection. In: Proceedings of the Third International Conference on Communications, Computation, Networks and Technologies (2014)
4.
Sayyadi, H., Hurst, M., Maykov, A.: Event detection and tracking in social streams. In: Proceedings of the Third International ICWSM Conference, pp. 311–314. Berlin Heidelberg (2009)
5.
Zhou, X., Chen, L.: Event detection over Twitter social media streams. VLDB J. 23(3), 381–400 (2014)CrossRef
6.
Dou, W., Wang, X., Ribarsky, W., Zhou, M.: Event detection in social media data. In: Proceedings of IEEE VisWeek Workshop on Interactive Visual Text Analytics-Task Driven Analytics of Social Media Content, pp. 971–980 (2012)
7.
Becker, H., Naaman, M., Gravano, L.: Learning similarity metrics for event identification in social media. In: Proceedings of the Third ACM International Conference on Web Search and Data Mining, pp. 291–300 (2010)
8.
Marcus, A., Bernstein, M.S., Badar, O., Karger, D.R., Madden, S., Miller, R.C.: TwitInfo: aggregating and visualizing microblogs for event exploration. In: Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 227–236 (2011)
9.
Becker, H., Naaman, M., Gravano, L.: Beyond trending topics: real-world event identification on Twitter. In: Proceedings of Fifth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (2011)
10.
Mathioudakis, M., Loudas, N.: TwitterMonitor: trend detection over the Twitter stream. In: Proceedings of the 2010 ACM SIGMOD International Conference on Management of data, pp. 1155–1158 (2010)
11.
Weng, J., Yao, Y., Leonardi, E., Lee, F.: Event detection in Twitter. In: Proceedings of the 5th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, pp. 401–408 (2011)
12.
Unankard, S., Li, X., Sharaf, M.A.: Emerging event detection in social networks with location sensitivity. In: Proceedings of World Wide Web, pp. 1–25 (2014)
13.
Sankaranarayanan, J., Samet, H., Teitler, B.E., Lieberman, M.D., Sperling, J.: TwitterStand: news in Tweets. In: Proceedings of the 17th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, pp. 42–51 (2009)
14.
Guille, A., Favre, C.: Event detection, tracking, and visualization in Twitter: a mention anomaly based-approach. Soc. Netw. Anal. Min. 5:18, 1–18 (2015)
15.
Huges, L., Palen, L.: Twitter adoption and use in mass convergence and emergency events. Int. J. Emerg. Manage. 6(3–4), 248–260 (2009)CrossRef
16.
Sharma, Y., Bhatia, D., Choudhary, V.K.: TwiBiNG: a bipartite news generator using Twitter. In: Proceedings of the SNOW 2014 Data Challenge, Seoul, Korea (2014)
17.
Aggarwal, C.C., Subbian, K.: Event detection in social streams. In: Proceeding of SDM, vol. 12, pp. 624–635 (2012)
18.
Abdelhaq, H., Sengstock, C., Gertxz, M.: EvenTweet: online localized event detection from Twitter. In: Proceedings of VLDB Endowment, vol. 6, no. 12, pp. 1326–1329 (2013)
19.
Ifrim, G., Shi, B., Brigadir, I.: Event detection in Twitter using aggressive filtering and hierarchical Tweet clustering. In: Proceedings of SNOW WWW Workshop (2014)
20.
Wang, X., Zhu, F., Jiang, J., Li, S.: Real time event detection in Twitter. In: Wang, J., Xiong, H., Ishikawa, Y., Xu, J., Zhou, J. (eds.) WAIM 2013. LNCS, vol. 7923, pp. 502–513. Springer, Heidelberg (2013)CrossRef
Metadaten
Titel
Discovering Popular Events on Twitter
verfasst von
Sartaj Kanwar
Rajdeep Niyogi
Alfredo Milani
Copyright-Jahr
2016
Buch
Computational Science and Its Applications – ICCSA 2016

Print ISBN: 978-3-319-42091-2

Electronic ISBN: 978-3-319-42092-9

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-42092-9_1

Premium Partner

    Bildnachweise