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[論文紹介][KDD2014]Dynamics of News Events and Social Media Reaction

ysekky
April 08, 2015

[論文紹介][KDD2014]Dynamics of News Events and Social Media Reaction

ysekky

April 08, 2015
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  1. [論文紹介]     Dynamics  of  News  Events     and

     Social  Media  Reac9on       Mikalai  Tsytsarau*1,  Themis  Palpanas*2,  Malu  Castellanos*3     (University  of  Trento*1,  Paris  Descartes  University*2,   HewleJ  Pakard*3)   KDD  2014 Yoshifumi  Seki  (Gunosy  Inc)   2015.04.07  @Gunosy研究会  #86
  2. 概要 •  ニュースの波及の様子とその反応についてモ デル化を行う   •  ニュースの波及について,そのイベントの重 要度とメディアの反応モデルの畳み込みとし て表現することでイベントの重要度を得る  

    •  ニュースの波及と反応にはラグが存在する. 時系列の相関を踏まえることでイベントによっ て反応がどのように変化したのかを捉える.  
  3. Modeling  News  Dynamics •  mrf:  media  response  func9on   • 

    e:  actual  event  sequence   •  n:  news  volume
  4. Detec9ng  Sen9ment  Shi\s •  Sen9ment  Extrac9on   – トピックに関連する文書をApache  Luceneを用いて 得る

      – Sen9Strength  Algorithm   •  hJp://sen9strength.wlv.ac.uk/   •  Sen9ment  Volume   – 文書数(ツイート数)できまる  
  5. Correla9ng  News  and  Sen9ments •  ピアソンの相関係数     – 線形性を仮定しているので、今回のようなBurstな 変化の相関を捉えるには向いていない

      – あるインターバルでバースト(一定以上値が上昇 したかを集合にしてJaccard  ,  Cosine類似度を測る  
  6. Experimental  Evalua9on •  Meme  Dataset   – top  100  memes  9me

     series   – approximately  500  peaks   – 4  hour  aggrega9on   •  TwiJer   – 30  topics(selected)   – 7  million  tweets,  400  peak  during  the  event   – 1  day  aggrega9on