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Fang“,”year“:”2020“,”unstructured“:”Fang Y,Gao J,Liu Z,Huang C(2020)使用idcnn和bilstm检测推特上的网络威胁事件。Appl Sci 10(17):5922”,“期刊标题”:“Appl Sci”},{“key”:“16263_CR14”,“doi asserted by”:“crossref”,“nonstructured”:“Fedoryszak,M,Frederick,B,Rajaram,V,Zhong,C(2019)社交数据流上的实时事件检测。在:第25届ACM SIGKDD知识发现与数据挖掘国际会议论文集,第2774\u20132782页。ACM“,”DOI“:”10.1145\/3292500.3330689“},{”key“:”16263_CR15“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Feng,X,Zhang,S,Liang,W,Liu,J(2015)《社交文本流中基于位置的高效事件检测》。in:智能科学与大数据工程国际会议,第213\u2013222页。Springer”,“DOI”:“10.1007\/978-3-319-23862-3_21”},{“issue”:“3\u20135”,“key”:“16263_CR16”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”75“,“DOI:”10.1016\/j.physrep.2009.11.002“,”volume“:”486“,”author“:”S Fortunato“,”year“2010”,“unstructured”:“FortunatoS(2010)Community detection in graphys.Rep 486(2010)3\u20135):75\u2013174“,”日志标题“:”Phys Rep“},{”key“:”16263_CR17“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“236”,“doi”:“10.1016\/j.comcom.2015.09.021”,“volume”:“73”,“author”:“S Gaglio”,“year”:“2016”,“unstructured”:“Gaglio S,Re GL,Morana M(2016)实时推特数据分析框架。Compute Commun 73:236\u2013242”,“journal title”:“Compute Commun”},“问题”:“2”,“密钥”:“16263_CR18“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”82“,”doi“:”10.3390\/ijgi8020082“,”volume“:“8”,”author“:”Z-Ghaemi“,”year“:”2019“,”unstructured“:”Ghaemi Z,Farnaghi M(2019)一种基于密度变化的聚类方法,用于从异构推特数据中检测事件。ISPRS Int J Geo-Inf 8(2):82“,“journal-title”:“ISPRS Int J Geo-Inf”},{“key”:“16263_CR19”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Giridhar,P,Abdelzaher,T.,George,J,Kaplan,L(2015)关于社交网络订阅源的事件本地化质量。In:普适计算和通信研讨会(PerCom研讨会)2015年IEEE国际会议,第75\u201380页。IEEE“,“DOI”:“10.1109\/PERCOMW.2015.7133997”},{“key”:“16263_CR20”,“unstructured”:“Girish,K,Moni,J,Roy,JG,Afreed,C,Harikrishnan,S,Kumar,GG(2022)使用推特数据分析的极端事件检测和管理。In:2022国际决策辅助科学与应用会议(DASA),pp.917\u2013921。IEEE”},{“key”:“16263_CR21”,“doi asserted by”:“crossref”,“nonstructured”:“Guille,A,Favre,C(2014)在推特中提到基于异常的事件检测和跟踪。在:社交网络分析和挖掘进展(ASONAM),2014 IEEE\/ACM国际会议,第375\u2013382页。IEEE“,”DOI“:”10.1109\/ASONAM.2014.6921613“},{”key“:”16263_CR22“,”first page“:“2297”,“volume”:“4”,“author”:“M Hasan”,“year”:“2016”,“unstructured”:“Hasan M,Orgun MA,Schwitter R(2016)Twitternews:从twitter数据流中实时检测事件。PeerJ PrePrints 4:2297\u20132291”,“journal-title”:“PeerJ PrePrints”},}“key”:16263_CR23“,”非结构化”:“Hoffman,M,Bach,FR,Blei,DM(2010)潜在目录分配的在线学习。In:Advances In Neural Information Processing Systems,pp.856\u2013864“},{“key”:“16263_CR24”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Hossny,AH,Mitchell,L(2018)《推特事件检测:关键词量法》。In:2018 IEEE国际数据挖掘研讨会(ICDMW),pp.1200\u20131208。IEEE“,”DOI“:”10.1109\/ICDMW.2018.00172“},{“key”:“16263_CR25”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Hu,M,Liu,S,Wei,F,Wu,Y,Stasko,J,Ma,K-L(2012)twit-ter突发新闻。In:SIGCHI Conference on Human Factors In Computing Systems,pp.2751\u20132754”,“DOI”:“10.1145\/2207676.2208672”},},“key“:”16263_C R26英寸非结构化”:“Ifrim,G,Shi,B,Brigadir,I(2014)使用积极过滤和分层推文聚类在推特中进行事件检测。收录:2014年4月8日在韩国首尔举行的第二次网络社交新闻研讨会(SNOW)。ACM“},{”issue“:“4”,”key“:“16263_CR27”,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”1959652“,”doi“:”10.1080\/17517575.2021.1959652”,“volume”:“17”,“author”:“NK Janjua”,“year”:“2023”,“unstructured”:“Janjua-NK,Nawaz F,Prior DD(2023)使用twitter实时中断事件数据的模糊供应链风险评估方法。Enterp Inf Syst 17(4):1959652“,”journal-title“:”Enterp Inf Syst“},{”key“:”16263_CR28“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“106365”,”doi“:”10.1016\/j.engappai.2023.106365“,“volume”:“123”,“author”:“S Kamoji”,“year”:“2023”,“unstructured”:“Kamojis S,Kalla M(2023)”基于bmlp和sdae-hhnn的twitter文本和图像分析的有效洪水预测模型。Eng-Appl-Artif Intell 123:106365“,”journal-title“:”Eng-Appl Artif Intell“},{”issue“:”2“,”key“:”16263_CR29“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“first page”:“181”,”doi“:”10.1017\/S1351324921000462“,”volume“:“29”,“author”:“S Karimi”,“year”:“2023”,“unstructured”:“Karim S,Shakery A,Verma RM(2023)”使用新闻流增强推特事件检测。Nat Lang Eng 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by”:“crossref”,“nonstructured”:“Li,C,Sun,A,Datta,A(2012)Twevent:从推文中进行基于分段的事件检测。In:第21届ACM信息与知识管理国际会议论文集,pp.155\u2013164。ACM“,”DOI“:”10.1145\/2396761.2396785“},{”key“:”16263_CR33“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”McMinn,AJ,Moshfeghi,Y,Jose,JM(2013)《构建大型推特评估事件检测语料库》。摘自:第22届ACM信息与知识管理国际会议记录,第409\u2013418页。ACM“,”DOI“:”10.1145\/2505515.2505695“},{”key“:”16263_CR34“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Mehrotra,R,Sanner,S,Buntine,W,Xie,L(2013)通过tweet池和自动标记改进微博的lda主题模型。摘自:第36届ACM SIGIR国际信息检索研究与开发会议记录,第889\u2013892页。ACM“,”DOI“:”10.1145\/2484028.2484166“},{”issue“:”6“,”key“:”16263_CR35“,”first page“:“1336”,“volume”:“39”,“author”:“MM Mojiri”,“year”:“2020”,“unstructured”:“Mojiri MM,Ravanmehr R(2020)使用多时间链窗口在twitter中进行事件检测。计算信息39(6):1336\u20131359”,“日志标题”:“计算信息”},“issue”:“2”,“键”:“16263_CR36”,“doi-asserted-by“:”publisher“,”first-page“:”321“,”doi“:”10.1140\/epjb\/e2004-00124-y“,”volume“:”38“,”author“:”ME Newman“,”year“:”2004“,”unstructured“:”Newman ME(2004)Detecting community structure in networks。《欧洲物理杂志》J B 38(2):321\u2013330“,“期刊标题”:“欧洲物理杂志B”},{“key”:“16263_CR37”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“首页”:“137”,《doi》:“10.1016\/J.future.2016.04.012”,“卷”:“66”,“作者”:“DT Nguyen”,“年份”:“2017”,“非结构化”:“Nguyeen DT,Jung JE(2017)”实时事件检测用于大社会数据的在线行为分析。Futur Gener Compute Syst 66:137\u2013145“,”journal-title“:”Futur Gener Compute System“},{“key”:“16263_CR38”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Noori,MAR,Mehra,R(2020)使用超级监督原则从twitter进行火灾应急检测。In:2020 IEEE第15届工业和信息系统国际会议(ICIS)第403\u2013408页。IEEE“,”DOI“:”10.1109\/ICIS51140.2020.9342671“},{“key”:“16263_CR39”,“unstructured”:“Osborne,M,Petrovic,S,McCreadie,R,Macdonald,C,Ounis,I(2012)Bieber no more:First story detection using twitter and wikipedia。In:SIGIR 2012 Workshop on Time-aware Information Access”},}“issue”:“6”,“key“16263-CR40”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“首页“:”1227“,”DOI“:”10.1016\/j.ipm.2016.06.001“,”卷“:”52“,”作者“:”O Ozdikis“,”年份“:”2016“,”非结构化“:”Ozdikis O,O\u02d8guzt\u00fcz\u00fcn,H.,Karagoz,P.(2016)使用dempster\u2013Shafer理论对微博中事件位置的实证估计。Inf Process Manag 52(6):1227\u20131246“,”journal-title“:”Inf Process Manage“},{”key“:”16263_CR41“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Pandya,A,Oussalah,M,Kostakos,P,Fatima,U(2020)Mated:元数据辅助推特事件检测系统。摘自:《基于知识的系统中的信息处理和不确定性管理:第18届国际会议,IPMU 2020,葡萄牙里斯本,2013年6月15日》,第18部分,第402\u2013414页。Springer”,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-50146-4_30”},{“issue”:“6”,“key”:“16263_CR42”,“DOI断言者”:“出版商”,“第一页”:“8921”,“DOI”:“10.1007\/s1042-022-2183-w”,“卷”:“82”,“作者”:“NR Paul”,“年份”:“2023”,“非结构化”:“Paul NR,Sahoo D,Balabantaray RC(2023)使用基于深度学习的框架对推特上危机相关数据进行分类。多媒体工具应用程序82(6):8921\u20138941“,“日志标题”:“多媒体工具应用”},{“key”:“16263_CR43”,“非结构化”:“Petrov\u00edc S,Osborne,M,Lavrenko,V(2010)将应用程序流式传输到twitter的第一层检测。摘自:《人类语言技术:计算语言学协会北美分会2010年年度会议》,第181\u2013189页。Assoc Comput Linguist“},{“key”:“16263_CR44”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“邱,X,邹,Q,Richard Shi,C(2021)双流中的单通在线事件检测。收录于:2021年第13届国际机器学习与计算会议,第522_2013529页”,“doi”:“10.1145”,{《问题》:“3”,“key“:”16263_CR1457,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first-page“:”036106“,”doi“:”10.1103\/PhysRevE.76.036106“,”volume“:”76“,”author“:”UN Raghavan“,”year“:”2007“,”unstructured“:”Raghavan-UN,Albert R,Kumara S(2007)检测大规模网络中社区结构的近线性时间算法。Phys Rev E 76(3):036106“,”journal-title“:”Phys-Rev E“},{”key“:”16263_CR46“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Rezaei,Z,Eslami,B,Amini,MA,Eslamic,M(2022)通过深度学习分类和多标签聚类虚拟主干网形成在twitter中进行事件检测。Evolo Intel,1\u201315“,”doi“:”10.1007\/s12065-021-00696-6“}”,{“key“:”16263_CR47“,”unstructured“:”Said,N,Ahmad,K,Gul,A,Ahmed,N,Al-Fuqaha,A(2020)推特文本和图像中的洪水检测。arXiv预印本arXiv:2011.14943“},{“issue”:“4”,“key”:“16263_CR48”,“doi asserted by”:“publisher”,“首页”:“919”,“doi”:“10.1109\/TKDE.2012.29”,“volume”:“25”,“author”:“T Sakaki”,“year”:“2013”,“nonstructured”:“Sakaki T,Okazaki M,Matsuo Y(2013)实时事件检测和地震报告系统开发的推文分析。IEEE Trans Knowl Data Eng 25(4):919\u2013931“,“journal-title”:“IEEE Trans-Knowl-Data Eng”},{“key”:“16263_CR49”,“unstructured”:“Salza,D,Arnaudo,E,Blanco,G,Rossi,C(2022)twitter中实时紧急事件检测的\u2019glocal\u2019方法。In:ISCRAM 2022会议记录-第19届危机应对和管理信息系统国际会议“},{“key”:“16263_CR50”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Sankaranarayanan,J,Samet,H,Teitler,BE,Lieberman,MD,Sperling,J(2009)推特站:推特新闻。摘自:第17届Acm Sigspatial地理信息系统进步国际会议记录,第42页\u201351。ACM“,”DOI“:”10.1145\/1653771.1653781“},{“issue”:“2”,“key”:“16263_CR51”,“first page”:”4“,”volume“:”13“,”author“:”H Sayyadi“,”year“:”2013“,”unstructured“:”Sayyadia H,Raschid L(2013)一种用于主题检测的图形分析方法。ACM Trans Int Technol(TOIT)13(2):4“,键“:”16263_CR52“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Sayyadi,H,Hurst,M,Maykov,A(2009)《社交流中的事件检测和跟踪》。In:Icwsm“,”DOI“:”10.1609\/Icwsm.v3i1.13970“},{“issue”:“7”,“key”:“16263_CR53”,“first page”:”163“,“volume”::“13”,“author”:“G Song”,“year”:“2021”,“unstructured”:“Song G,Huang D(2021)一个使用twitter数据进行实时灾难预测的情感软件上下文模型。Fut Int 13(7):163”,“journal-title”:“Fut-Int”},}“ission”:“4”,“key”:“16263_CR54”,“doi-asserted-by“:”publisher“,”first-page“:”559“,”doi“:”10.1016\/j.dcan.2021.03.006“,”volume“:”7“,”author“:”X Sun“,”year“:”2021“,”unstructured“:”Sun X,Liu L,Ayorinde A,Panneerselvam j(2021)Ed-swe:基于评分的事件检测,以及互联网在线社交网络中的单词嵌入。数字通信网7(4):559\u2013569”,“新闻标题”:“数字通信网”},{“问题”:“2”,“密钥”:“16263_CR55”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“首页”:“153”,“doi”:“10.1177\/0739532916648961”,“卷”:“37”,“作者”:“EC Tandoc Jr”,“年份”:“2016”,“非结构化”:“Tandoc-EC Jr,Johnson E(2016)大多数学生首先从推特上获得突发新闻。新闻研究J 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11,401\u2013408“,“DOI”:“10.1609\/ICWSM.v5i1.14102”},{“key”:“16263_CR61”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Yang,H,Chen,S,Lyu,MR,King,I(2011)基于位置的主题演化。in:第一届基于移动位置服务国际研讨会的成果,第89\u201398页。ACM“,”DOI“:”10.1145\/2025876.2025894“},{“key”:“16263_CR62”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“Zeng,K,Liu,Y,Song,X,Zhou,B(2021)Behind:一种面向4w的twitter事件检测方法。In:Int-Conf Softw Eng Knowl Eng https:\/\/DOI.org\/10.18293\/seke2021-092”,“DOI”:“10.18293\/seke2021-091”},}“密钥”:“16263_CR63”,“doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Zhao,S,Gao,Y,Ding,G,Chua,T-S(2017)微博实时多媒体社交事件检测。IEEE控制论事务“,”DOI“:”10.1109\/TCYB.2017.2762344“},{”issue“:”2“,”key“:”16263_CR64“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“465”,“DOI”:“10.1177\/01655515211007724”,“volume”:“49”,“author”:“S Zhou”,“year”:“2023”,“unstructured”:“Zhou S,Kan P,Huang Q,Silbernagel J(2023)”一种引导的潜在dirichlet分配方法,用于调查飓风劳拉期间推特数据的实时潜在主题。J Inf Sci 49(2):465\u2013479“,”journal-title“:”J Inf 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