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Exploring the Meaning behind Twitter Hashtags through Clustering

机译：通过聚类探索Twitter标签的含义

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摘要

Social networks are generators of large amount of data produced by users, who are not limited with respect to the content of the information they exchange. The data generated can be a good indicator of trends and topic preferences among users. In our paper we focus on analyzing and representing hashtags by the corpus in which they appear. We cluster a large set of hashtags using K-means on map reduce in order to process data in a distributed manner. Our intention is to retrieve connections that might exist between different hashtags and their textual representation, and grasp their semantics through the main topics they occur with.
机译：社交网络是由用户产生的大量数据的生成者，这些用户在其交换的信息内容方面不受限制。生成的数据可以很好地指示用户之间的趋势和主题偏好。在我们的论文中，我们专注于通过标签的出现语料库分析和表示标签。我们使用map reduce上的K-means聚集了一大堆主题标签，以便以分布式方式处理数据。我们的目的是检索可能在不同主题标签及其文本表示形式之间存在的联系，并通过它们出现的主要主题来掌握其语义。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Vilnius(LT);Vilnius(LT);Vilnius(LT);Vilnius(LT);Vilnius(LT);Vilnius(LT);Vilnius(LT);Vilnius(LT);Vilnius(LT);Vilnius(LT);Vilnius(LT)
  • 作者

    Cristina Ioana Muntean; Gabriela Andreea Morar; Darie Moldovan;

  • 作者单位

    Faculty of Economics and Business Administration, Babes-Bolyai University, Cluj-Napoca, Romania;

    Faculty of Economics and Business Administration, Babes-Bolyai University, Cluj-Napoca, Romania;

    Faculty of Economics and Business Administration, Babes-Bolyai University, Cluj-Napoca, Romania;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    k-means; clustering; hashtag; twitter;

    机译：k均值集群井号;推特;

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