[論文レビュー] Event-Radar: Real-time Local Event Detection System for Geo-Tagged Tweet Streams

Sibo Zhang, Yuan Cheng+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 19, 2017

Complex Network Analysis Techniques参考文献 32被引用数 6

ひとこと要約

Event-Radar は、GeoBurst アルゴリズムの改良版を用いて、位置タグ付きツイートストリームからリアルタイムで局所的イベントを検出するクラウドベースのシステムを提案する。動的ピボットを特定するためのクロスモーダル権威測度を活用し、履歴要約と継続的に比較することで、ストリーム処理中に最小限の計算負荷で低遅延かつスケーラブルな新規局所的イベント検出を実現する。

ABSTRACT

The local event detection is to use posting messages with geotags on social networks to reveal the related ongoing events and their locations. Recent studies have demonstrated that the geo-tagged tweet stream serves as an unprecedentedly valuable source for local event detection. Nevertheless, how to effectively extract local events from large geo-tagged tweet streams in real time remains challenging. A robust and efficient cloud-based real-time local event detection software system would benefit various aspects in the real-life society, from shopping recommendation for customer service providers to disaster alarming for emergency departments. We use the preliminary research GeoBurst as a starting point, which proposed a novel method to detect local events. GeoBurst+ leverages a novel cross-modal authority measure to identify several pivots in the query window. Such pivots reveal different geo-topical activities and naturally attract related tweets to form candidate events. It further summarises the continuous stream and compares the candidates against the historical summaries to pinpoint truly interesting local events. We mainly implement a website demonstration system Event-Radar with an improved algorithm to show the real-time local events online for public interests. Better still, as the query window shifts, our method can update the event list with little time cost, thus achieving continuous monitoring of the stream.

研究の動機と目的

• 高速度な位置タグ付きツイートストリームからリアルタイムで局所的イベントを検出する課題に対処すること。
• 継続的なストリーミングソーシャルメディアデータの監視が可能なスケーラブルでクラウドベースのシステムを構築すること。
• GeoBurst などの既存手法を改善し、イベント検出の正確性と更新効率を向上させること。
• 実用的なデプロイメントを可能にするために、実世界での有用性を示す公開Webデモシステムを提供すること。
• 早期警戒、カスタマーサービス、都市分析などのアプリケーションを、タイムリーなイベント検出によって支援すること。

提案手法

• システムは、継続的な位置タグ付きツイートストリームを処理するためにスライディングウィンドウ機構を用いる。
• ピボタルツイート（新規地理的トピック的活動を表す）を特定するためにクロスモーダル権威測度を適用する。
• 空間的およびトピック的近接性に基づいて、これらのピボタルツイートに引き寄せられるツイートをグループ化してイベント候補を形成する。
• 比較のための過去のイベントパターンの履歴要約を維持する。
• クエリウィンドウが移動するにつれて、最小限の再計算でイベント候補を段階的に更新する。
• 現在の候補と履歴要約の比較により、真正に新規で興味深い局所的イベントを特定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高容量の位置タグ付きツイートストリームから、どのようにリアルタイムで局所的イベントを検出できるか？
• RQ2 継続的ストリーム処理中に、低遅延かつ効率的でスケーラブルなイベント検出を実現するにはどのような技術が必要か？
• RQ3 どのようにして、新規地理的トピック的活動を表すピボタルツイートを特定できるか？
• RQ4 履歴要約は、動的環境下でのイベント検出の正確性をどの程度向上できるか？
• RQ5 実世界での実用性を示すために、公開Webインターフェースを通じたリアルタイムシステムの効果的なデモは可能か？

主な発見

• クエリウィンドウがスライドする際、低遅延の更新が達成され、最小限の時間コストでツイートストリームの継続的監視が可能になる。
• クロスモーダル権威測度の使用により、明確に区別される地理的トピック的活動を表すピボタルツイートが効果的に特定される。
• 現在の候補と履歴要約の比較により、ノイズや偽陽性を効果的にフィルタリングし、イベント検出の正確性が向上する。
• Event-Radar を公開Webデモとして実装したことで、リアルタイムでの局所的イベント検出の実現可能性と実用性が示された。
• 段階的更新の実装により、ストリーム処理中の計算負荷が低減され、効率的なスケーリングが実現された。
• 災害警報やカスタマーサービスなどの実世界のアプリケーションを、タイムリーで場所特化型のイベント検出によって支援できる。