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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Mining Interesting Topics in Twitter Communities

verfasst von : Eleni Vathi, Georgios Siolas, Andreas Stafylopatis

Erschienen in: Computational Collective Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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We present a methodology for identifying user communities on Twitter, by defining a number of similarity metrics based on their shared content, following relationships and interactions. We then introduce a novel method based on latent Dirichlet allocation to extract user clusters discussing interesting local topics and propose a methodology to eliminate trivial topics. In order to evaluate the methodology, we experiment with a real-world dataset created using the Twitter Searching API.

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Metadaten
Titel
Mining Interesting Topics in Twitter Communities
verfasst von
Eleni Vathi
Georgios Siolas
Andreas Stafylopatis
Copyright-Jahr
2015
Buch
Computational Collective Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-24068-8

Electronic ISBN: 978-3-319-24069-5

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-24069-5_12

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