Steds: Ereigniserkennung im Verkehr auf Basis von Social Media mit Textzusammenfassung

Allgegenwärtige Benutzereingaben auf Social Media und Online-Diensten haben eine enorme Menge an Informationen generiert. Solche Informationen haben großes Potenzial für Anwendungen in verschiedenen Bereichen, wie z. B. Ereigniserkennung und Textzusammenfassung. In diesem Papier wird ein auf Social Media basierendes System zur Überwachung des Verkehrsstatus eingerichtet. Das System wird durch einen mit Transport verbundenen Schlüsselwort-Generierungsprozess initiiert. Anschließend wird ein auf Assoziationsregeln basierender iterativer Abfrageerweiterungsalgorithmus angewendet, um in Echtzeit mit dem Transport verbundene Tweets zum Zweck des Incident Managements zu extrahieren. Außerdem bestätigen wir die Machbarkeit, die redundanten Tweets zusammenzufassen, um prägnante und verständliche Textinhalte zu generieren. Die Vergleichsergebnisse zeigen, dass unsere Methode zur Abfrageerweiterung zur Extraktion von Tweets die vorherigen übertrifft. Analysen und Fallstudien zeigen weiter die praktische Nützlichkeit unseres Algorithmus zur Zusammenfassung von Tweets.