[논문 리뷰] Event-Radar: Real-time Local Event Detection System for Geo-Tagged Tweet Streams

Sibo Zhang, Yuan Cheng외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 08. 19.

Complex Network Analysis Techniques참고 문헌 32인용 수 6

한 줄 요약

Event-Radar는 지리 태그가 부여된 트윗 스트림에서 실시간으로 지역 이벤트를 탐지하기 위한 실시간 클라우드 기반 시스템을 제안한다. 이는 GeoBurst 알고리즘의 개선된 변종을 사용하며, 동적 피벗을 식별하기 위해 교차 모odal 권위 측정법을 활용하고, 이력 요약과 지속적으로 업데이트함으로써 스트림 처리 중에 최소한의 계산 오버헤드로 저지연, 확장 가능한 신속한 지역 이벤트 탐지를 가능하게 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 고속의 지리 태그가 부여된 트윗 스트림에서 실시간으로 지역 이벤트를 탐지하는 데 도전하는 문제를 해결하기 위해.
• 지속적인 스트리밍 소셜 미디어 데이터 모니터링이 가능한 확장 가능한 클라우드 기반 시스템을 개발하기 위해.
• GeoBurst와 같은 기존 방법을 개선하여 이벤트 탐지 정확도와 업데이트 효율성을 향상시키기 위해.
• 실제 활용성을 위해 공개 웹 디모 시스템을 통해 실시간 시스템의 실용적 구현을 가능하게 하기 위해.
• 시급한 이벤트 탐지를 통해 재난 대응, 고객 서비스, 도시 분석 등의 애플리케이션을 지원하기 위해.

제안 방법

• 시스템은 지속적인 지리 태그가 부여된 트윗 스트림을 처리하기 위해 슬라이딩 윈도우 메커니즘을 사용한다.
• 교차 모달 권위 측정법을 적용하여 새로운 지리 주제 활동을 대표하는 핵심 트윗을 식별한다.
• 이러한 핵심 트윗에 끌리는 트윗들을 공간적 및 주제적 근접성 기반으로 군집화하여 이벤트 후보를 형성한다.
• 과거 이벤트 패턴의 이력 요약을 유지하여 비교를 위한 기반을 마련한다.
• 쿼리 윈도우가 이동함에 따라 재계산 최소화로 이벤트 후보를 점진적으로 업데이트한다.
• 현재 후보와 이력 요약 간의 비교를 통해 진정으로 새로운 것으로 관심 있는 지역 이벤트를 식별한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고속의 지리 태그가 부여된 트윗 스트림에서 어떻게 실시간으로 지역 이벤트를 탐지할 수 있는가?
• RQ2 지속적인 스트림 처리 중에 저지연으로 효율적이고 확장 가능한 이벤트 탐지를 가능하게 하는 기법은 무엇인가?
• RQ3 어떻게 하면 새로운 지리 주제 활동을 대표하는 핵심 트윗을 식별할 수 있는가?
• RQ4 이력 요약은 동적인 환경에서 이벤트 탐지 정확도를 어느 정도 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 실제 활용을 위해 공개 웹 인터페이스를 통해 실시간 시스템을 효과적으로 디모로 제공할 수 있는가?

주요 결과

• 쿼리 윈도우가 이동함에 따라 낮은 지연 시간으로 업데이트가 이루어져, 최소한의 시간 비용으로 트윗 스트림에 대한 지속적인 모니터링이 가능하다.
• 교차 모달 권위 측정법을 활용함으로써 지리 주제 활동을 명확히 대표하는 핵심 트윗을 효과적으로 식별할 수 있었다.
• 현재 후보와 이력 요약 간의 비교를 통해 노이즈와 잘못된 경고를 걸러내어 이벤트 탐지 정확도가 향상되었다.
• Event-Radar를 공개 웹 디모로 구현함으로써 실시간 지역 이벤트 탐지의 실현 가능성과 실용성을 입증하였다.
• 점진적인 업데이트 덕분에 계산 오버헤드가 최소화되어 시스템이 효율적으로 확장 가능했다.
• 재난 경고 및 고객 서비스와 같은 실제 응용 분야를 지원하기 위해, 시급하고 위치 기반의 이벤트를 탐지할 수 있었다.