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Time-Frequency Social Data Analytics for Understanding Social Big Data

机译：时频社交数据分析，用于理解社交大数据

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Social Network Services (SNS) have been the most popular channel where users can generate and disseminate a large amount of information (so-called 'social big data') among other users efficiently. Discovering meaningful patterns from these SNS (e.g., clustering relevant messages, detecting events, and understanding trends of social communities) is an important, but difficult research issue on social big data analytics. In this paper, we present an on-going work to transform social data in time domain to in frequency domain for detecting meaningful events from the social big data. Consequently, this work is expected to significantly reduce the volume (and also, complexity) of the social data and to improve the performance of the data analytics.
机译：社交网络服务（SNS）是最流行的渠道，用户可以在其中有效地在其他用户中生成和传播大量信息（所谓的“社会大数据”）。从这些SNS中发现有意义的模式（例如，对相关消息进行聚类，检测事件并了解社交社区的趋势）是关于社交大数据分析的重要但困难的研究问题。在本文中，我们提出了将社交数据从时域转换到频域的工作，以从社交大数据中检测有意义的事件。因此，预期这项工作将大大减少社交数据的数量（以及复杂性），并改善数据分析的性能。

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