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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

EventGraph Based Events Detection in Social Media

verfasst von : Jianbiao He, Yongjiao Liu, Yawei Jia

Erschienen in: Data Science

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

In the past few years, research about event detection has been devoted to a lot. In this paper, we propose an efficient method to detect hot events that spread within social media. Specifically, we build a directed weighted graph of words named EventGraph, in which events are embedded in the form of sub-graphs or communities. Lastly, we put forward a key node based event community detection method, which improve the efficiency of graph based event detection algorithms.

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Bollen, J., Mao, H., Zeng, X.: Twitter mood predicts the stock market. J. Comput. Sci. 2(1), 1–8 (2011)CrossRef

Zhao, S., Zhong, L., Wickramasuriya, J., Vasudevan, V.: Human as real-time sensors of social and physical events: A case study of twitter and sports games. arXiv preprint arXiv:1106.4300 (2011)

Sayyadi, H., Raschid, L.: A graph analytical approach for topic detection. ACM Trans. Internet Technol. 13(2), 4 (2013)CrossRef

Allan, J., Carbonell, J.G., Doddington, G., Yamron, J., Yang, Y.: Topic detection and tracking pilot study final report (1998)

Allan, J., Papka, R., Lavrenko, V.: On-line new event detection and tracking. In: Proceedings of the 21st Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 37–45. ACM (1998)

Brants, T., Chen, F., Farahat, A.: A system for new event detection. In: Proceedings of the 26th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 330–337. ACM (2003)

Kumaran, G., Allan, J.: Text classification and named entities for new event detection. In: Proceedings of the 27th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 297–304. ACM (2004)

Yang, Y., Ault, T., Pierce, T., Lattimer, C.W.: Improving text categorization methods for event tracking. In: Proceedings of the 23rd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 65–72. ACM (2000)

Kleinberg, J.: Bursty and hierarchical structure in streams. Data Mining Knowl. Discov. 7(4), 373–397 (2003)MathSciNetCrossRef

10.

He, Q., Chang, K., Lim, E.-P., Zhang, J.: Bursty feature representation for clustering text streams. In: SDM Conference on SIAM, pp. 491–496 (2007)

11.

Pui, G., Fung, C., Yu, J.X., Yu, P.S., Lu, H.: Parameter free bursty events detection in text streams. In: Proceedings of the 31st International Conference on Very Large Data Bases, pp. 181–192. VLDB Endowment (2005)

12.

Jia, Y., Xu, J., Xu, Z., Xing, K.: Events Detection and Temporal Analysis in Social Media. In: Lin, C.-Y., Xue, N., Zhao, D., Huang, X., Feng, Y. (eds.) ICCPOL/NLPCC -2016. LNCS (LNAI), vol. 10102, pp. 401–412. Springer, Cham (2016). https://doi.org/10.1007/978-3-319-50496-4_33CrossRef

13.

Ge, T., Cui, L., Chang, B., Sui, Z., Zhou, M.: Event detection with burst information networks. In: Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers, pp. 3276–3286 (2016)

14.

Page, L.: The pagerank citation ranking: bringing order to the web (1998). http://www-db.stanford.edu/backrub/pageranksub

15.

Girvan, M., Newman, M.E.J.: Community structure in social and biological networks. Proc. Nat. Acad. Sci. 99(12), 7821–7826 (2002)MathSciNetCrossRef

16.

Newman, M.E.J., Girvan, M.: Finding and evaluating community structure in networks. Phys. Rev. E 69(2), 026113 (2004)CrossRef

17.

Aiello, L.M., Petkos, G., Martin, C., Corney, D., Papadopoulos, S., Skraba, R., Kompatsiaris, A.I., Jaimes, A.: Sensing trending topics in twitter. IEEE Trans. Multimed. 15(6), 1268–1282 (2013)CrossRef

Titel: EventGraph Based Events Detection in Social Media
verfasst von: Jianbiao He
Yongjiao Liu
Yawei Jia
Verlag: Springer Singapore
Buch: Data Science
Print ISBN: 978-981-13-2205-1

Electronic ISBN: 978-981-13-2206-8

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-13-2206-8_14

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Abstract

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