自動偵測社群網路中的事件

Ecevt Identifiction for Social Streams

陳姿蓉

指導教授 ： 陳宜欣

國立清華大學/電機資訊學院/資訊系統與應用研究所/碩士(2013年)

摘要

社群網路在近年來相當受到歡迎並成為重要的溝通平台，使用者在這些社群網站發表他們的各種觀點。使用者創造的大量內容，經常可以完整反映出現實生活中發生的事件。本研究的目標是在社群資訊中識別事件。在本研究中，我們運用關鍵字在時間上的突增量以及關鍵字間彼此共同出現的關係以識別事件。我們的實驗結果顯示我們的方法在社群資訊中識別事件是有效用的。

關鍵字

資料探勘 ； 事件偵測

並列摘要

As social media sites have emerged as power communication platform recent years, users share their opinions on these sites all day long. These wealthy user-generated data usually reflect real-world event. The goal of this work is to identify events from social streams. We proposed a new method which utilizes temporal bursts of keywords and their co-occurrence relationships to identify events for social streams. The experimental result shows the usefulness of our method.

參考文獻

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