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
ATZ-Fachkongress

Chassis.tech plus 2024


4 Kongresse in einer Veranstaltung

Treffen Sie in München die Fachleute von Chassis, Lenkung, Bremsen sowie Reifen/Räder.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Neural Article Pair Modeling for Wikipedia Sub-article Matching Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

RAPID: Real-time Analytics Platform for Interactive Data Mining

verfasst von : Kwan Hui Lim, Sachini Jayasekara, Shanika Karunasekera, Aaron Harwood, Lucia Falzon, John Dunn, Glenn Burgess

Erschienen in: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

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

search-config
loading …

Abstract

Twitter is a popular social networking site that generates a large volume and variety of tweets, thus a key challenge is to filter and track relevant tweets and identify the main topics discussed in real-time. For this purpose, we developed the Real-time Analytics Platform for Interactive Data mining (RAPID) system, which provides an effective data collection mechanism through query expansion, numerous analysis and visualization capabilities for understanding user interactions, tweeting behaviours, discussion topics, and other social patterns. Code related to this paper is available at: https://​youtu.​be/​1APLeLT_​t8w.

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 IDEA: An Interactive Dialogue Translation Demo System Using Furhat Robots
Nächstes Kapitel Interactive Time Series Clustering with COBRASTS
Literatur
1.
Falzon, L., McCurrie, C., Dunn, J.: Representation and analysis of Twitter activity: a dynamic network perspective. In: Proceedings of ASONAM 2017 (2017)
2.
Kumar, S., Morstatter, F., Liu, H.: Twitter Data Analytics. Springer, New York (2013)
3.
Lee, K., Agrawal, A., Choudhary, A.: Real-time disease surveillance using Twitter data: demonstration on flu and cancer. In: Proceedings of KDD 2013 (2013)
4.
Li, R., Lei, K.H., Khadiwala, R., Chang, K.C.C.: TEDAS: a Twitter-based event detection and analysis system. In: Proceedings of ICDE 2012 (2012)
5.
6.
Marcus, A., Bernstein, M.S., Badar, O., Karger, D.R., Madden, S., Miller, R.C.: Tweets as data: demonstration of TweeQL and TwitInfo. In: SIGMOD 2011 (2011)
7.
Mathioudakis, M., Koudas, N.: TwitterMonitor: trend detection over the Twitter stream. In: Proceedings of SIGMOD 2010, pp. 1155–1158 (2010)
8.
O’Connor, B., Krieger, M., Ahn, D.: TweetMotif: exploratory search and topic summarization for Twitter. In: Proceedings of ICWSM 2010 (2010)
9.
Vanni, M., Kase, S.E., Karunasekara, S., Falzon, L., Harwood, A.: RAPID: real-time analytics platform for interactive data-mining in a decision support scenario. In: Proceedings of SPIE, vol. 10207 (2017)
10.
Wang, H., Can, D., Kazemzadeh, A., Bar, F., Narayanan, S.: A system for real-time twitter sentiment analysis of 2012 US presidential election cycle. In: Proceedings of ACL 2012, pp. 115–120 (2012)
11.
Wang, J., Feng, Y., Naghizade, E., Rashidi, L., Lim, K.H., Lee, K.E.: Happiness is a choice: sentiment and activity-aware location recommendation. In: Proceedings of WWW 2018 Companion, pp. 1401–1405 (2018)
Metadaten
Titel
RAPID: Real-time Analytics Platform for Interactive Data Mining
verfasst von
Kwan Hui Lim
Sachini Jayasekara
Shanika Karunasekera
Aaron Harwood
Lucia Falzon
John Dunn
Glenn Burgess
Copyright-Jahr
2019
Buch
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

Print ISBN: 978-3-030-10996-7

Electronic ISBN: 978-3-030-10997-4

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-10997-4_44

Premium Partner

    Bildnachweise