TwitterMonitor: Trend Detection ove

TwitterMonitor: Trend Detection over the Twitter Stream
Michael Mathioudakis
Computer Science
University of Toronto
Toronto, Ontario, Canada
[e-mail]
Nick Koudas
Computer Science
University of Toronto
Toronto, Ontario, Canada
[e-mail]
ABSTRACT
We present TwitterMonitor, a system that performs trend
detection over the Twitter stream. The system identifies
emerging topics (i.e. ‘trends’) on Twitter in real time and
provides meaningful analytics that synthesize an accurate
description of each topic. Users interact with the system
by ordering the identified trends using different criteria and
submitting their own description for each trend.
We discuss the motivation for trend detection over social
media streams and the challenges that lie therein. We
then describe our approach to trend detection, as well as
the architecture of TwitterMonitor. Finally, we lay out our
demonstration scenario.
Categories and Subject Descriptors
J.7 [Computer Applications]: COMPUTERS IN OTHER
SYSTEMS—Real time; H.m [Information Systems]: MISCELLANEOUS
General Terms
Measurement
Keywords
Social media analysis, Trend detection
1. INTRODUCTION
In recent years, rates of social media activity have reached
unprecedented levels. Hundreds of millions of users now
participate in online social networks and forums, subscribe
to microblogging services or maintain web diaries (blogs).
Twitter1
, in particular, is currently the major microblogging
service, with more than 50 million subscribers. Twitter
users generate short text messages — the so-called ‘tweets’
— to report their current thoughts and actions, comment
1
http://www.twitter.com/
Permission to make digital or hard copies of all or part of this work for
personal or classroom use is granted without fee provided that copies are
not made or distributed for profit or commercial advantage and that copies
bear this notice and the full citation on the first page. To copy otherwise, to
republish, to post on servers or to redistribute to lists, requires prior specific
permission and/or a fee.
SIGMOD’10, June 6–11, 2010, Indianapolis, Indiana, USA.
Copyright 2010 ACM 978-1-4503-0032-2/10/06 ...$10.00.
on breaking news and engage in discussions. The product
of social activity on Twitter reaches an estimated total of
over 50M tweets per day. Every tweet is associated with an
explicit timestamp that declares the exact time it was generated.
Moreover, every user has a well-defined profile with
personal information (name, location, biographical sketch).
Such a document stream contains a great wealth of information
and offers significant opportunities for exploration,
as well as challenges. One of the first challenges that comes
to mind, and which we try to address with our system, is to
automatically detect and analyze the emerging topics (i.e.
the ‘trends’) that appear in the stream and to do so in real
time. Trends are typically driven by emerging events, breaking
news and general topics that attract the attention of a
large fraction of Twitter users. Trend detection is thus of
high value to news reporters and analysts, as they might
point to fast-evolving news stories. For example, at the announcement
of Michael Jackson’s death on June 25, 2009,
Twitter was immediately flooded with an enormous volume
of related commentary. Trend detection is also important
for online marketing professionals and opinion tracking companies,
as trends point to topics that capture the public’s
attention. The requirement for real-time trend detection is
only natural for a live stream where topics of discussion shift
dynamically with time. Furthermore, for such a system to
be scalable over massive document streams, an approach is
required that makes as few passes over the data as possible.
The prevalence of social media has prompted the development
of commercial (e.g. [1, 2, 3, 4, 5, 6]) and noncommercial
(e.g. [7, 8, 10]) systems that aim to discover
important aspects of social media activity. To the best of
our knowledge, our system is the first research-oriented effort
towards real-time trend detection over the Twitter stream.
We envision our highly scalable approach to be extended to
cover even more social media streams, e.g. from blogging or
social network activity.
In what follows, we describe how TwitterMonitor tackles
the challenge of real-time trend detection, as well as its
architecture. We conclude with a desc

Kết quả (Việt) 1:

TwitterMonitor: Xu hướng phát hiện trên Twitter StreamMichael MathioudakisKhoa học máy tínhĐại học TorontoToronto, Ontario, [e-mail] KoudasKhoa học máy tínhĐại học TorontoToronto, Ontario, [e-mail]ÓM TẮTChúng tôi giới thiệu TwitterMonitor, một hệ thống thực hiện xu hướngphát hiện trong dòng Twitter. Hệ thống xác địnhđang nổi lên các chủ đề (tức là ' xu hướng') trên Twitter trong thời gian thực vàcung cấp đầy ý nghĩa phân tích tổng hợp một chính xácMô tả của mỗi chủ đề. Người dùng tương tác với hệ thốngbằng cách đặt các xu hướng được xác định bằng cách sử dụng các tiêu chí khác nhau vàtrình mô tả của riêng của họ cho mỗi xu hướng.Chúng tôi thảo luận về các động lực cho phát hiện xu hướng trong xã hộiluồng phương tiện và những thách thức mà nằm trong đó. Chúng tôisau đó mô tả cách tiếp cận của chúng tôi để phát hiện xu hướng, cuõng nhökiến trúc của TwitterMonitor. Cuối cùng, chúng tôi lay ra của chúng tôicuộc biểu tình kịch bản.Thể loại và bộ mô tả chủ đềJ.7 [máy tính ứng dụng]: Máy tính khácHệ thống-thời gian thực; Ho [hệ thống thông tin]: linh tinhTổng điều khoảnĐo lườngTừ khóaPhân tích phương tiện truyền thông xã hội, xu hướng phát hiện1. GIỚI THIỆUNhững năm gần đây, tỷ lệ hoạt động xã hội truyền thông đã đạt đếnmức chưa từng thấy. Hàng trăm triệu người sử dụng bây giờtham gia vào mạng xã hội trực tuyến và các diễn đàn, đăng kýmicroblogging dịch vụ hoặc duy trì các Nhật ký web (blog).Twitter1, đặc biệt, hiện nay là microblogging lớnDịch vụ, với hơn 50 triệu thuê bao. Twitterngười dùng tạo ra các tin nhắn văn bản ngắn-cái gọi là 'tweets'-báo cáo hiện tại suy nghĩ và hành động của họ, bình luận1http://www.Twitter.com/Sự cho phép để làm cho kỹ thuật số hoặc cứng bản sao của tất cả hoặc một phần của công việc này chosử dụng cá nhân hoặc lớp học được cấp cước với điều kiện là bản sao cókhông được thực hiện hoặc phân phối cho lợi nhuận hoặc lợi thế thương mại và bản sao đóghi thông báo này và trích dẫn đầy đủ trên trang đầu tiên. Để sao chép bằng cách khác, đểtrích, đăng trên máy chủ hoặc phân phối lại vào danh sách, yêu cầu cụ thể trướcsự cho phép và/hoặc một khoản phí.SIGMOD'10, tháng sáu 6-11, 2010, Indianapolis, Indiana, Hoa Kỳ.Bản quyền 2010 ACM 978-1-4503-0032-2/10/06... $10,00.tin tức mới nhất và tham gia vào các cuộc thảo luận. Sản phẩmCác hoạt động xã hội trên Twitter đạt đến một tổng số ước tính làhơn 50M tweets mỗi ngày. Mỗi tweet kết hợp với mộtrõ ràng timestamp tuyên bố thời gian chính xác nó đã được tạo ra.Hơn nữa, mọi người sử dụng có một hồ sơ cũng xác định vớithông tin cá nhân (tên, địa điểm, tiểu sử ký họa).Một dòng tài liệu chứa nhiều thông tin tuyệt vờivà cung cấp cơ hội đáng kể cho thăm dò,cũng như những thách thức. Một trong những thách thức đầu tiên mà đếnđể tâm trí, và chúng tôi cố gắng đến địa chỉ với hệ thống của chúng tôi, là đểtự động phát hiện và phân tích các chủ đề mới nổi (tức làxu hướng của') mà xuất hiện trong luồng và để làm như vậy trong thực tếtime. Trends are typically driven by emerging events, breakingnews and general topics that attract the attention of alarge fraction of Twitter users. Trend detection is thus ofhigh value to news reporters and analysts, as they mightpoint to fast-evolving news stories. For example, at the announcementof Michael Jackson’s death on June 25, 2009,Twitter was immediately flooded with an enormous volumeof related commentary. Trend detection is also importantfor online marketing professionals and opinion tracking companies,as trends point to topics that capture the public’sattention. The requirement for real-time trend detection isonly natural for a live stream where topics of discussion shiftdynamically with time. Furthermore, for such a system tobe scalable over massive document streams, an approach isrequired that makes as few passes over the data as possible.The prevalence of social media has prompted the developmentof commercial (e.g. [1, 2, 3, 4, 5, 6]) and noncommercial(e.g. [7, 8, 10]) systems that aim to discoverimportant aspects of social media activity. To the best ofour knowledge, our system is the first research-oriented efforttowards real-time trend detection over the Twitter stream.We envision our highly scalable approach to be extended tocover even more social media streams, e.g. from blogging orsocial network activity.In what follows, we describe how TwitterMonitor tacklesthách thức của phát hiện xu hướng thời gian thực, cũng như của nókiến trúc. Chúng tôi kết thúc với một desc

Kết quả (Việt) 2:

TwitterMonitor: Trend Detection trên Twitter Suối
Michael Mathioudakis
Khoa học máy tính
Đại học Toronto
Toronto, Ontario, Canada
[e-mail]~~V
Nick Koudas
Khoa học máy tính
Đại học Toronto
Toronto, Ontario, Canada
[e-mail]
TÓM TẮT
Chúng tôi trình bày TwitterMonitor , một hệ thống mà thực hiện xu hướng
phát hiện qua suối Twitter. Hệ thống nhận dạng
chủ đề đang nổi lên (tức là "xu hướng") trên Twitter trong thời gian thực và
cung cấp các phân tích có ý nghĩa tổng hợp một chính xác
mô tả của mỗi chủ đề. Người dùng tương tác với hệ thống
bằng cách đặt hàng các xu hướng được xác định bằng cách sử dụng các tiêu chí khác nhau và
trình mô tả riêng cho từng xu hướng.
Chúng tôi thảo luận về các động lực cho phát hiện xu hướng trong xã hội
phương tiện truyền thông dòng suối và những thách thức ở trong đó. Chúng tôi
sau đó mô tả cách tiếp cận của chúng tôi cho thấy xu hướng phát hiện, cũng như
kiến trúc của TwitterMonitor. Cuối cùng, chúng tôi đặt ra của chúng tôi
kịch bản trình diễn.
Thể loại và đề Descriptors
J.7 [Ứng dụng máy tính]: MÁY TÍNH TẠI CÁC
HỆ THỐNG-Real thời gian; Hm [Hệ thống thông tin]: KHÁC
Điều khoản chung
Đo lường
Keywords
xã hội phân tích phương tiện truyền thông, Trend phát hiện
1. GIỚI THIỆU
Trong những năm gần đây, tỷ lệ hoạt động truyền thông xã hội đã đạt đến
mức độ chưa từng có. Hàng trăm triệu người dùng hiện nay
tham gia vào các mạng xã hội trực tuyến và các diễn đàn, hãy đăng ký
các dịch vụ tiểu blog hoặc duy trì nhật ký web (blog).
Twitter1, đặc biệt, hiện là microblogging chính dịch vụ, với hơn 50 triệu thuê bao. Twitter người dùng tạo ra tin nhắn văn bản ngắn - cái gọi là "tweets" - báo cáo nghĩ và hành động hiện tại của họ, comment 1 http://www.twitter.com/ Giấy phép làm bản sao kỹ thuật số hoặc khó khăn của tất cả hoặc một phần của tác phẩm này với sử dụng cá nhân hoặc lớp học được cấp mà không cần lệ phí cung cấp các bản sao đều không được thực hiện hoặc phân phối để thu lợi nhuận hoặc lợi thế thương mại và các bản sao chịu thông báo này và trích dẫn đầy đủ trên trang đầu tiên. Để sao chép nếu không, để tái xuất, đăng bài trên các máy chủ hoặc phân phối lại các danh sách, yêu cầu cụ thể trước khi cho phép và / hoặc lệ phí. SIGMOD'10, ngày 06-ngày 11 Tháng Sáu, 2010, Indianapolis, Indiana, Mỹ. Copyright 2010 ACM 978-1 -4503-0032-2 / 06/10 ... $ 10,00. về tin tức vi phạm và tham gia vào các cuộc thảo luận. Các sản phẩm của hoạt động xã hội trên Twitter đạt giá trị ước tính hơn 50 triệu tweet mỗi ngày. Mỗi tweet được liên kết với một dấu thời gian rõ ràng rằng tuyên bố chính xác thời gian nó được tạo ra. Hơn nữa, mỗi người dùng có một hồ sơ rõ ràng với thông tin cá nhân (tên, địa điểm, phác họa tiểu sử). Như một dòng văn bản chứa một sự giàu có của thông tin và cung cấp các cơ hội quan trọng để thăm dò, cũng như thách thức. Một trong những thách thức đầu tiên mà nói đến cái tâm, và đó chúng tôi cố gắng để giải quyết với hệ thống của chúng tôi, là để tự động phát hiện và phân tích các chủ đề đang nổi lên (tức là các 'xu hướng') mà xuất hiện trong các dòng suối và làm như vậy trong thực tế thời gian. Xu hướng này thường được thúc đẩy bởi sự kiện mới nổi, phá vỡ tức và chủ đề chung là thu hút sự chú ý của một phần lớn người sử dụng Twitter. Do đó phát hiện xu hướng là có giá trị cao với các phóng viên tin tức và các nhà phân tích, vì có thể họ chỉ để nhanh chóng phát triển câu chuyện tin tức. Ví dụ, tại các thông báo về cái chết của Michael Jackson trên 25 tháng 6 năm 2009, Twitter đã ngay lập tức tràn ngập với một khối lượng rất lớn các bình luận liên quan. Phát hiện xu hướng cũng rất quan trọng cho các chuyên gia tiếp thị trực tuyến và các công ty theo dõi ý kiến, như xu hướng điểm đến chủ đề mà nắm bắt của công chúng chú ý. Các yêu cầu cho việc phát hiện xu hướng thời gian thực là tự nhiên đối với một dòng sống nơi chủ đề thảo luận chuyển động với thời gian. Hơn nữa, đối với một hệ thống như thế được mở rộng hơn các dòng tài liệu khổng lồ, một cách tiếp cận được yêu cầu mà làm cho càng ít đi ngang qua các dữ liệu càng tốt. Sự phổ biến của phương tiện truyền thông xã hội đã thúc đẩy sự phát triển của thương mại (ví dụ: [1, 2, 3, 4 , 5, 6]) và phi thương mại (ví dụ [7, 8, 10]) hệ thống mà mục đích là để khám phá những khía cạnh quan trọng của hoạt động truyền thông xã hội. Để tốt nhất của kiến thức của chúng tôi, hệ thống của chúng tôi là cố gắng định hướng nghiên cứu đầu tiên hướng tới phát hiện xu hướng thời gian thực qua suối Twitter. Chúng tôi hình dung cách tiếp cận đánh giá cao khả năng mở rộng của chúng tôi được mở rộng để bao gồm thậm chí hơn xã hội phương tiện truyền thông dòng, ví dụ như từ blog hay mạng xã hội hoạt động. Trong phần tiếp theo, chúng tôi mô tả cách TwitterMonitor khắc phục những thách thức của phát hiện xu hướng thời gian thực, cũng như của kiến trúc. Chúng tôi kết luận với một desc