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【24h】

Word cloud segmentation for simplified exploration of trending topics on Twitter

机译：词云细分可简化Twitter上热门话题的探索

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Twitter is a popular microblogging platform, with 310 million monthly active users as of the first quarter of 2016. It is a rapidly growing microblogging platform where people share opinions, news on any topic of their interest. More than 7000 tweets are posted every second. Due to the enormous volume of data being generated, it becomes difficult to extract useful/meaningful information. Tweets collected from Twitter on a certain topic may consist of numerous conversation threads about relevant sub-topics. However, it is difficult to discern these sub-topics if the data is visualised as a single word cloud. The authors transform a corpus of tweets to a spectral domain and evaluate the results from a number of clustering algorithms, including K-means, latent semantic indexing and non-negative matrix factorisation to construct clustered word clouds that helps identify sub-topics under a broader topic.
机译：Twitter是一个受欢迎的微博平台，截至2016年第一季度，每月活跃用户为3.1亿。它是一个快速增长的微博平台，人们可以在此分享与他们感兴趣的任何主题有关的观点和新闻。每秒发布7000条以上的推文。由于生成了大量的数据，因此很难提取有用/有意义的信息。从Twitter收集的有关某个主题的推文可能包含有关相关子主题的大量对话线程。但是，如果将数据可视化为单个词云，则很难分辨这些子主题。作者将一系列推文转换到频谱域，并评估多种聚类算法（包括K均值，潜在语义索引和非负矩阵分解）的结果，以构建聚类词云，从而有助于在更广泛的范围内识别子主题话题。

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