多重社群媒體網站事件整合與主題偵測之研究

龔彥賓; 周韻寰; 曾守正

doi:10.29416/JMS.202007_27(3).0003

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DOI 是数位物件识别码（ D igital O bject I dentifier ）的简称，
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每个DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」便成为永久网址。
如以DOI号为 10.5297/ser.1201.002 的文献为例，此文献的永久连结便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。
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有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。

DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结，并给予使用者跨平台的良好使用经验，目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。如想对DOI的使用与概念有进一步了解，请参考（）。

ACI:

数据来源：Academic Citation Index，简称ACI

台湾最大的引用文献资料库，目前收录台湾与港澳地区所出版的人文学、社会学领域学术期刊之书目资料与参考文献，总期刊量超过690种，每年定期公布收录期刊的影响指数(Impact Factor)等指标给大众，并提供专家学者与学术单位实用的计量与分析功能。

五年影响指数（5-Year Impact Factor）：某一期刊前五年所出版的文章在当年度的平均被引用次数。

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例如：A期刊2017年之五年影响指数

(A期刊2012-2016年发表论文在2017年的被引总次数)/(A期刊2012-2016年发表的论文总数)

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引用范例(视不同引文格式规范可能有所差异)：

作者姓名。文章篇名。期刊名称。 YYYY/MM/DD线上预先发表。

doi:DOI 号

来源数据

P273 - 318

基础与应用科学 > 统计
社会科学 > 财金及会计学
社会科学 > 管理学

DOI： 10.29416/JMS

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多重社群媒体网站事件整合与主题侦测之研究

A Study on Events Integration and Topic Identification across Multiple Social Media Sites

龚彦宾(Yan-Bin Gong) ；周韵寰(Annie Y. H. Chou) ；曾守正(Frank S. C. Tseng)

管理与系统； 27 卷 3 期 (2020 / 07 / 01) ， P273 - 318

繁体中文 DOI： 10.29416/JMS.202007_27(3).0003

社群媒体事件侦测；商业智慧；资料串流仓储；图形资料库；复杂事件处理； Social Meida Events Detection ； Business Intelligence ； Data Streaming Warehouse ； Graph Database ； Complex Event Processing

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摘要 │ 参考文献 (26) │ 被引用文献 (3) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

In recent years, the rise of social media sites has further accelerated the spread speed of media information, and the deep influence has also spawned a new paradigm shift of Web applications, such as: the expansion of social media marketing, democratic campaign activities have been widely adopted with the way social media and traditional media work side by side. However, many public event information shared by the community are mostly scattered in various different social media sites (e.g., Twitter, Facebook or LinkedIn). When only a single social media is used to assist in certain decisions, there may be some pity caused by incomplete information. On the other hand, by taking multiple social media sites for reference among the major events, we still suffer from the information overloading problem, as some parts may possibly be repeated by a large number of users across difference sites to spread over and over again. This not only makes the media events be updated faster with various diversity, but also be pasted with noise or redundancy, causing inconvenience on social media analysis. Therefore, this study intend to propose a social media intelligence integration platform for the Chinese environment, which can automatically identify relevant information of the extracted events from different social media websites, and then build the topic graph and real-time business intelligence analysis interface, such that users can visually (e.g., multi-dimensional tables, topic graphs) interpret the message and precede the topic modeling, event tracking, and trend analysis for further decision making.

参考文献 ( 26 ) 〈TOP〉

Alvanaki, F.,Michel, S.,Ramamritham, K.,Weikum, G.(2012).See What's Enblogue: Real-Time Emergent Topic Identification in Social Media.Proceedings of the ACM 15th International Conference on Extending Database Technology,Berlin, Germany:
Amer-Yahia, S.,Lakshmanan, L.,Yu, C.(2009).Socialscope: Enabling Information Discovery on Social Content Sites.Proceedings of the 4th Biennial Conference on Innovative Data Systems Research (CIDR),Asilomar, CA, USA:
Becker, H.,Iter, D.,Naaman, M.,Gravano, L.(2012).Identifying Content for Planned Events across Social Media Sites.Proceedings of the fifth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM),Seattle, Washington, USA:
Cataldi, M.,Caro, L. Di,Schifanella, C.(2010).Emerging Topic Detection on Twitter Based on Temporal and Social Terms Evaluation.Proceedings of the ACM Tenth International Workshop on Multimedia Data Mining,Washington, DC, USA:
Choudhury,De,Lin, Y. R.,Sundaram, H.,Candan, K. S.,Xie, L.,Kelliher, A.(2010).How Does the Data Sampling Strategy Impact the Discovery of Information Diffusion in Social Media?.Proceedings of the 4th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media,Washington, DC:

被引用文献 ( 3 ) 〈TOP〉

国际计量

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