seminario twitter dynamics
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Seminario "Twitter Dynamics" del 19 de enero de 2012TRANSCRIPT
TWITTER DYNAMICSAdquisición, procesado y visualización de datos
Roberto [email protected]
@rmaestrem
F. Javier [email protected]
@fjavieralba
@paradigmalabs
ÍNDICE
IntroducciónAPI Twitter
Adquisición y persistencia de datosConceptos básicos sobre grafos
Visualización en Gephi y GraphStreamCasos de uso
INTRODUCCIÓN
INTRODUCCIÓNArquitectura
INTRODUCCIÓN¿Qué es twitter?
Es una red social basada en microblogging
Red social porque puedo elegir a
quien seguir y que información crear o
retransmitir.
Microblogging porque solo puede postear un texto con un tamaño máximo de 140
carácteres.
INTRODUCCIÓN
#hashtag
@mención
url.by/
INTRODUCCIÓNAlgunos números
*** http://blog.twitter.com/2011/03/numbers.html
250 Millones de tweets enviados de media cada día (Octubre 2011) *
460.000 nuevas cuentas abiertas por día (de media en 2010) ***
Incremento del 186 % de usuarios móviles en 2010 ***
100 Millones de usuarios activos estimados (Septiembre 2011) **
* http://techcrunch.com/2011/10/17/twitter-is-at-250-million-tweets-per-day/
** http://techland.time.com/2011/09/09/twitter-reveals-active-user-number-how-many-actually-say-something/
INTRODUCCIÓN
INTRODUCCIÓN
INTRODUCCIÓNCasos de estudio interesantes
Predicción de valores de bolsa (Down Jones Industrial Average) correlacionado con análisis de sentiment de tweets (Bollen et al. 2011).
En Achrekar et al. (2011) se muestra una alta correlación (en datos almacenados entre los años 2009 y 2010) entre el número de tweets relacionados con la gripe y el numero de casos reales.
Una línea de investigación abierta por el DARPA llamada Topic Detection and Tracking research (1996).
INTRODUCCIÓNCasos de estudio interesantes
Spotinfluence.com
API DE TWITTER
INTRODUCCIÓN
Herramienta de acceso a todos los datos del ecosistema Twitter : Tweets, Retweets, Hashtags, Usuarios, ... etc
Para empezar a experimentar, sólo necesitamos conocimientos básicos sobre HTTP y JSON
INTRODUCCIÓN
• REST API
• Search API
• Streaming API
Consumo puntual de datos
Búsquedas
Consumo masivo de datos
REST API
• Tweets / retweets
• Followers y Friends
• Mensajes directos
• Listas
• ...
Consulta y creación de:
REST APIhttps://api.twitter.com/1/trends/766273.json
REST API
• La API limita la frecuencia a la que podemos realizar peticiones
• Algunos métodos requieren autenticación via OAuth => Límite va contra el usuario autenticado (350 requests/hora)
• Otros pueden ser invocados anónimamente => Límite va contra la IP (150 requests/hora)
¿Cuanta información puedo obtener?
API RESTAlgunos ejemplos sencillos
Obtener listas en las que se ha incluído a un
usuario
Obtener la red de followers de un
usuario
REST API
import requestsimport jsonimport sys
user_lists = []max_pages = 5next_cursor = -1
for i in range(0, max_pages): url = 'https://api.twitter.com/1/lists/memberships.json?screen_name=%s&cursor=%s' % (sys.argv[1], next_cursor) content = requests.get(url).content data = json.loads(content) next_cursor = data['next_cursor']
for list_data in data['lists']: name = list_data['name'] uri = list_data['uri'] description = list_data['description'] user_lists.append("%s (%s): %s" % (name, uri, description))
for l in user_lists: print l
Limitamos páginas de resultados para evitar baneos
Método lists/memberships
Paginación
listas en las que está un usuario
REST APIif __name__ == "__main__": # USER # obtain main user info main_user_name = sys.argv[1] main_user_info = obtain_users_info(screen_names=[main_user_name])[0]
follower_network = { 'nodes' : {}, 'edges': [] } follower_network['nodes'][main_user_name] = main_user_info
try: traverse_followers(main_user_name, follower_network, 1, MAX_RECURSION_LEVEL) except RateLimitReachedError as e: print "Ooops! we reached the rate limit!!! Follower Network will not be complete." except: print "Some error occurred!. We will go on with the current Follower Network!"
generate_tsv(follower_network, main_user_name, 1) generate_dot(follower_network, main_user_name, 0)
Hash donde almacenamos el grafo
Ficheros de salida
Red de followers de un usuario
REST APIdef traverse_followers(user_name, follower_network, recursion_level, max_recursion_level): check_rate_limit() # retrieve up to MAX_IDS user followers: url = 'https://api.twitter.com/1/followers/ids.json?screen_name=%s&cursor=-1' % user_name content = client.get(url).content data = {} try: data = json.loads(content) except: print 'Error! rate limit?' return
if 'error' in data: print 'Error: %s' % data['error'] return
followers_ids = data['ids'][:MAX_IDS]
#obtain info for each follower (in batches of 100) for i in range(0, len(followers_ids), 100): id_group = followers_ids[i:i+100] followers_info = obtain_users_info(ids = id_group) if followers_info is not None: for follower_info in followers_info: follower_name = follower_info['screen_name'] #add node info (if not exists yet) if follower_name not in follower_network['nodes']: follower_network['nodes'][follower_name] = follower_info #add edge follower_network['edges'].append((follower_name, user_name)) follower_network['nodes'][user_name]['indegree'] += 1 if recursion_level < max_recursion_level: traverse_followers(follower_name, follower_network, recursion_level+1, max_recursion_level)
Obtener followers IDs
REST APIdef obtain_users_info(ids = [], screen_names=[]): check_rate_limit() result = [] #transform ids into strings: ids = map(lambda x: str(x), ids) string_ids = ','.join(ids) screen_names = ','.join(screen_names) url = 'https://api.twitter.com/1/users/lookup.json?' if string_ids and screen_names: url += 'user_id=%s&screen_name=%s' % (string_ids, screen_names) elif string_ids: url += 'user_id=%s' % string_ids else: url += 'screen_name=%s' % screen_names print url content = client.get(url).content data = json.loads(content) if 'error' in data: print 'Error: %s' % data['error'] return for user_info in data: relevant_info = { 'screen_name' : user_info['screen_name'], 'profile_image_url': user_info['profile_image_url'], 'followers_count': user_info['followers_count'], 'indegree' : 0 } result.append(relevant_info) return result
Obtener info detallada de cada
follower
REST API
En el ejemplo almacenamos un hash en memoria con toda la información de la red
Persistimos estos datos en el formato más conveniente para luego visualizarlos: JSON, grafo .DOT, documento en MongoDB ...etc.
Ejemplo “de juguete”: una aplicación real requiere un diseño más elaborado: cache de llamadas, manejo de errores, balanceo de IPs/usuarios...
SEARCH API
SEARCH API
Búsqueda de tweets recientes por palabras clave, nombres de usuario, hashtags...
Lenguaje de queries básico con operadores
#dataviz OR #visualization:
http://search.twitter.com/search.json?q=%23dataviz%20OR%20%23visualization&rpp=100&page=1
¿Para qué sirve?
STREAMING API
• Para un consumo masivo de datos, REST API no es suficiente
• Streaming API es un "chorro" (firehose) de información, cercana al tiempo real, que normalmente filtraremos por algún criterio (hashtag, usuario...)
• Si no filtramos, no obtendremos el 100% del stream de Twitter sino un muestreo del 1% aprox. (es posible obtener más información estableciendo acuerdos con Twitter)
¿Por qué Streaming?
STREAMING API
curl -d "track=SOPA" https://stream.twitter.com/1/statuses/filter.json -u[USER]:[PASSWD]
• Abrir una conexión con autenticación y mantenerla abierta.
• Procesar el flujo de datos recibido
Ejemplo simple:
¿Cómo usarla?
RADIOGRAFÍA DE UN TWEET{ "possibly_sensitive": false, "in_reply_to_screen_name": null, "text": "Feeling for students today. Time to prise those unused library cards from your wallets. #wikipediablackout #SOPA #PIPA. ur1.ca/7jygq", "in_reply_to_user_id_str": null, "geo": null, "retweeted": false, "in_reply_to_user_id": null, "contributors": null, "source": "<a href=\"http://www.tweetdeck.com\" rel=\"nofollow\">TweetDeck</a>", "entities": { "user_mentions": [], "hashtags": [ { "text": "wikipediablackout", "indices": [ 88, 106 ] }, { "text": "SOPA", "indices": [ 107, 112 ] }, { "text": "PIPA", "indices": [ 113, 118 ] } ], "urls": [ { "indices": [ 120, 132 ], "url": "ur1.ca/7jygq", "expanded_url": null } ] }, "place": null, "in_reply_to_status_id": null, "id_str": "159589359589408768", "truncated": false, "user": { "profile_background_image_url": "http://a3.twimg.com/profile_background_images/347782654/year_one_wp.jpg", "show_all_inline_media": true, "follow_request_sent": null, "profile_link_color": "038543", "url": "http://www.youtube.com/xboxuk", "followers_count": 755, "profile_image_url": "http://a2.twimg.com/profile_images/78950744/meforweb_normal.jpg", "default_profile_image": false, "statuses_count": 7004, "time_zone": "London", "profile_background_color": "ACDED6", "description": "Xbox LIVE Assistant Producer, EMEA. Views are mine own and open to lucrative sponsorship. All comic/game geeks should visit my side project: KapowGames.com", "contributors_enabled": false, "profile_background_tile": true, "favourites_count": 21, "location": "Camden, London", "lang": "en", "profile_sidebar_fill_color": "F6F6F6", "screen_name": "Deanways", "verified": false, "notifications": null, "profile_background_image_url_https": "https://si0.twimg.com/profile_background_images/347782654/year_one_wp.jpg", "friends_count": 2002, "profile_sidebar_border_color": "000000", "protected": false, "id_str": "15864765", "listed_count": 11, "following": null, "name": "Dean Samways", "is_translator": false, "profile_use_background_image": true, "created_at": "Fri Aug 15 16:49:51 +0000 2008", "id": 15864765, "default_profile": false, "geo_enabled": true, "utc_offset": 0, "profile_text_color": "333333", "profile_image_url_https": "https://si0.twimg.com/profile_images/78950744/meforweb_normal.jpg" }, "retweet_count": 0, "favorited": false, "id": 159589359589408770, "created_at": "Wed Jan 18 10:54:03 +0000 2012", "in_reply_to_status_id_str": null, "coordinates": null}
Un Tweet contiene mucha información
Sólo usamos los campos que nos interesan para nuestro procesado y visualización
RADIOGRAFÍA DE UN TWEET
"text": "RT @damiano10: RAMSS 2012 : 1st International Workshop on Real-Time Analysis and Mining of Social Streams: http://t.co/AhUGF5Pf""id": 159683309528547330,"created_at": "Wed Jan 18 17:07:22 +0000 2012","user": {
"followers_count": 84,"location": "Madrid and Barcelona","screen_name": "paradigmalabs","name": "Paradigma Labs","id_str": "249695469",}
"retweeted_status": {"user": {
"screen_name": "damiano10","location": "Madrid, España","followers_count": 95,"id_str": "132646210", }}
Algunos campos interesantes
ADQUISICIÓN
Hemos visto ejemplos “de juguete”
Casos de Uso reales
Cuando se necesita una adquisición a mayor escala, se incrementa la complejidad y se requiere una infraestructura mayor
Actualmente tenemos una arquitectura de adquisición en Twitter con 20 servidores dedicados
API DE TWITTERPara profundizar...
Mining the Social Web
Matthew A. Russel
21 Recipes for Mining Twitter
Matthew A. Russel
PERSISTENCIA
PERSISTENCIA DE DATOSDónde
Paradigma noSQL con MongoDB y Spring Data
http://www.parleys.com/#st=5&id=2737
Leonardo Menezes y Miguel Olivares
from pymongo import Connectionimport requestsimport json
# Database configurationport = 0000conn = Connection(’host’, port)db = conn.twittercoll = db.trends
url = ’https://api.twitter.com/1/trends/1.json’content = requests.get(url).contentdata = json.loads(content)
for tt in data[0][’trends’]: coll.save(tt)
PROCESADO DE DATOSCómo
from pymongo import Connectionimport datetime
# Database configurationport = 0000conn = Connection(’host’, port)db = conn.twittercoll = db.nolesvotes
# Date rangestart = datetime.datetime(2011, 5, 16, 0, 0, 0)end = datetime.datetime(2011, 5, 16, 23, 59, 59)condition = {’created_at’: {’$gte’: start, ’$lt’:end}}
for item in coll.find(condition).sort([("created_at", True)]): # Do something print item
PERSISTENCIA DE DATOS
#libya Conflicto en Libia: Febrero 2011, 200.000 tweets#nolesvotes Revolución en España: Abril-Agosto 2011, 800.000 tweets
#ows + #15oct Revolución Global: Octubre 2011, 6 Millones de tweets#20n Generales en España, Noviembre 2011, 4 Millones de tweets
#christmas Estudio emocional sobre la Navidad: Diciembre 2011, 10 Millones de tweets#sopa Ley Sopa y Sinde, Enero 2012, 500.000 tweets hasta la fecha
Algunos números de casos reales
CONCEPTOS SOBRE GRAFOS
CONCEPTOSModelar una red
A = {{u1, u2}, {u1, u3}, {u2, u3}, {u4, u2}, {u4, u5}, {u5, u2}, {u5, u4}}
V = {u1, u2, u3, u4, u5}
CONCEPTOSMedir en una red
Ma =
2
66664
0 1 1 0 00 0 1 0 00 0 0 0 00 1 0 0 10 1 0 1 0
3
77775
In(i) =nX
c=0
Ma[i, c]
Out(i) =nX
f=0
Ma[f, i]
CONCEPTOS
CONCEPTOS no solo Indegree y Outdegree ...
http://networkx.lanl.gov/
Algorithms• Bipartite• Centrality• Chordal• Clique• Clustering• Communities• Components• Cores• Cycles• Directed Acyclic Graphs• Distance Measures• Distance-Regular Graphs• Eulerian• Flows• Graphical degree sequence• Isolates• Isomorphism• Link Analysis• Minimum Spanning Tree• Products• Shortest Paths
VISUALIZACIÓN EN GEPHI
GEPHI
• Herramienta interactiva de visualización y exploración de redes y grafos hecha en JAVA
• Es Open Source y multiplataforma
• “Photoshop for Data”
GEPHI
• Facilita el trabajo de Análisis de datos con:
• Layouts predefinidos y configurables
• Cálculo de métricas sobre redes
• Filtrado de nodos en base a atributos
• Clustering
• “Data Laboratory”
• Plug-ins
GEPHI
• Vamos a visualizar la red de followers que generamos en el ejemplo anterior (REST API)
• Para ello se persistieron los datos en un formato entendible por Gephi (en este caso .DOT)
Ejemplo de Uso
GEPHI
VISUALIZACIÓN GRAPHSTREAM
VISUALIZACIÓN GRAPHSTREAM
¿Qué es Graph Stream?
Es una librería en JAVA para el manejo de grafos dinámicos y estáticos.
Hospedado en la Universidad de Le Havre.
Mantenida por miembros del grupo de investigación RI2C .
Tres librerias: Core, Algo y UI.
VISUALIZACIÓN GRAPHSTREAMCaracteristicas importantes
Podemos configurar “el aspecto” de los grafos de la misma manera que un CSS puede modificar el aspecto
de un HTML.
VISUALIZACIÓN GRAPHSTREAMCaracteristicas importantes
Podemos configurar “el aspecto” de los grafos de la misma manera que un CSS puede modificar el aspecto
de un HTML.
graph.addAttribute("ui.stylesheet", "graph { fill-‐color: red; }");
node.addAttribute("ui.style", "fill-‐color: rgb(0,100,255);");
graph { fill-‐color: red;}node { size: 10px, 15px; shape: box; fill-‐color: green; stroke-‐mode: plain; stroke-‐color: yellow;}
VISUALIZACIÓN GRAPHSTREAMCaracteristicas importantes
Podemos crear un video a partir de la generación de imagenes del grafo.
OutputPolicy outputPolicy = OutputPolicy.BY_ELEMENT_EVENT; OutputType type = OutputType.JPG; Resolution resolution = Resolutions.HD720;
// Start output images FileSinkImages fsi = new FileSinkImages( "/tmp/img", type, resolution, outputPolicy); fsi.setRenderer(RendererType.SCALA); fsi.setLayoutPolicy( LayoutPolicy.COMPUTED_IN_LAYOUT_RUNNER );
// Set quality output fsi.setQuality(Quality.HIGH); fsi.setStyleSheet("graph { padding: 50px; fill-color: black; }");
// Link output with graph g.addSink(fsi);
VISUALIZACIÓN GRAPHSTREAM
Algunos ejemplos
Visualizar los
followers de un
usuario.
Visualizar los followers de un
usuario y mostrar este numero implícito en el
tamaño del nodo
Visualizar los followers de un
usuario y mostrar este numero implícito en el
tamaño del nodo y añadir las
imagenes de los usuarios.
VISUALIZACIÓN GRAPHSTREAM
Algunos ejemplos
Visualizar los
followers de un
usuario.
VISUALIZACIÓN GRAPHSTREAM
Algunos ejemplos
Visualizar los followers de un
usuario y mostrar este numero implícito en el
tamaño del nodo
VISUALIZACIÓN GRAPHSTREAM
Algunos ejemplos
Visualizar los followers de un
usuario y mostrar este numero implícito en el
tamaño del nodo y añadir las
imagenes de los usuarios.
VISUALIZACIÓN GRAPHSTREAM
Código
// Create graphGraph g = new DefaultGraph("g");
// Display in real time consoleg.display(true);
// Set some quality paramsg.addAttribute("ui.antialias");g.addAttribute("ui.quality");g.addAttribute("ui.stylesheet",
"graph { fill-color: black; }");
VISUALIZACIÓN GRAPHSTREAM
Código
public static void addNode(Graph g, String nodeLabel, double size, String url){ if (g.getNode(nodeLabel) == null){ if (size < 0.0) size = 1.0; g.addNode(nodeLabel);
Node n = g.getNode(nodeLabel); size = size * 2.0; System.out.println("=> "+size); String shape = "rounded-box"; if (size > 20.0) shape = "cross"; n.addAttribute("ui.style" , String.format("size: %spx, %spx; fill-color: #3d5689;
shape: %s; text-size: %s; stroke-mode: plain; stroke-color: yellow; text-color:white;",20, 20, "circle", size/2));
n.setAttribute("label",nodeLabel); } }
VISUALIZACIÓN GRAPHSTREAM
Código
public static void addEdge(Graph g, String from, String to, double weight){ if (g.getNode(from) != null && g.getNode(to) != null &&
g.getEdge(from+to) == null && g.getEdge(to+from) == null){
g.addEdge(from+to, from, to, true);
Edge e = g.getEdge(from+to);
if (weight < 0.0) weight = 1.0;
e.addAttribute("ui.style" , String.format("fill-color: #3d5689; size: %s;", weight)); } }
VISUALIZACIÓN GRAPHSTREAM
Código
public static void changeNode(Graph g, String nodeLabel, double size){ if (g.getNode(nodeLabel) != null){
if (size < 0.0) size = 2.0;
Node n = g.getNode(nodeLabel);
String shape = "rounded-box"; if (size > 20.0){ shape = "cross"; }
n.addAttribute("ui.stylesheet" , String.format("size: %spx, %spx;shape: %s; text-size: %s; ", size, size, shape, size/2));
} }
CASOS DE USO
CASO DE USO 1Identificación de influenciadores en una red
from pymongo import Connection import datetime
# Database configurationconn = Connection(‘host’, 000000)db = conn.twittercoll = db.nolesvotes
# Search conditionsstart = datetime.datetime(2011, 5, 16, 18, 0, 0)end = datetime.datetime(2011, 5, 16, 18, 59, 59)cond = {’retweeted_status’: {’$exists’: True} , ’created_at’: {’$gte’: start, ’$lt’:end}}
# Variable to save the network structurenetwork = ’’# Perform searchfor item in coll.find(cond).sort([("created_at", True)]): network += ’\t%s -> %s\n’ % (item[’user’][’screen_name’] ,
item[’retweeted_status’][’user’][’screen_name’])# Save data into a filefile_out = file(’/tmp/retweet_network.dot’ , ’w’)file_out.write(’digraph G{\n%s}’ % network)file_out.close()
CASO DE USO IIAgrupando hashtags con MI*
rt @coriano2323: acampadabcn - plaça catalunya, http://bit.ly/ikkkaa #acampadasol #spanishrevolution #15mani #nolesvotes rt @ximicomix: rt @lexdubia rt @ma 20:00 en sol. convocatoria ciudadana. pasalo. #acampadasol #spanishrevolution #nolesvotes rt @megasuavi: comunicación horizontal usar #meneame para difundir todo sobre #acampadasol y #nolesvotes adio a los grandes rt @abelokeponemos: un apoyo a todos los que han llevado la #spanishrevolution con muchisimo ánimo! (: recordad... #nolesvotes
{#acampadasol, #spanishrevolution, #15mani, #nolesvotes, #meneame}
Mi =
2
66664
0 3.66 2.41 6 2.413.66 0 2.41 6 02.41 2.41 0 2 06 6 2 0 2
2.41 0 0 2 0
3
77775
F = {3, 3, 1, 4, 1}
*(Chart K. et all 1998)
I(X;Y ) =
X
x2X
X
y2Y
p(x, y) ⇤ log✓
p(x, y)
p(x)p(y)
◆
CASO DE USO IIAgrupando hashtags con MI*
Geolocalización de tweets
http://labs.paradigmatecnologico.com/2011/12/19/15th-october-on-twitter-global-revolution-mapped/
Mutual Information with time component
Mutual Information with time component
estamos investigando/desarrollando ...
Estudio de las distintas topologias de red y su dinámicasen el tiempo
Métricas para la detección de influenciadores por dominio
Detección de emergencia con Fuzzy hashtags
... como visualizar todo esto?
estamos investigando/desarrollando ...
... como visualizar todo esto?
Smart Offices: Internet de las cosas aplicadas a crear el ambiente óptimo de trabajo utilizando Arduino
TwitterMaps. Mapa interactivo para entender twitter día a día con Processing
API pública de análisis de texto: NER, contexto basado en grafo semántico de Wikipedia y Sentiment Analysis.
Desarrollo de herramientas enfocadas al periodismo de datos
Harshavardhan Achrekar, Ross Lazarus, and West Cummings Park. Predicting Flu Trends using Twitter Data. Architecture, pages 702–707, 2011.
Ron Bekkerman and Koby Crammer. One-class clustering in the text domain. Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing - EMNLP ’08, page 41, 2008. doi: 10.3115/1613715.1613722. URL http://portal.acm.org/citation.cfm?doid=1613715.1613722.
Johan Bollen, Huina Mao, and Xiao-jun Zeng. Twitter mood predicts the stock market. Journal of Computational Science, pages 1–8, 2011. URL http://www.sciencedirect.com/science/article/ pii/S187775031100007X.
B Bollobás. Modern Graph Theory, volume 184 of Graduate Texts in Mathematics. Springer, 1998. ISBN 0387984887. doi: 10.1234/12345678. URL http://www.springer.com/math/numbers/book/ 978-0-387-98488-9.
Francine Chen, Ayman Farahat, and Thorsten Brants. Multiple similarity measures and source-pair in- formation in story link detection. In Proceedings of the 2nd Human Language Technology Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, Boston, MA, USA, pages 313–320, 2004. URL http://acl.ldc.upenn.edu/hlt-naacl2004/main/pdf/18_Paper.pdf.
Thomas M J Fruchterman and Edward M Reingold. Graph drawing by force-directed placement. Soft- ware Practice and Experience, 21(11):1129–1164, 1991. ISSN 00380644. doi: 10.1002/spe.4380211102. URL http://doi.wiley.com/10.1002/spe.4380211102.
Bruce Hendrickson and Robert Leland. A multilevel algorithm for partitioning graphs. In Proceedings of the 1995 ACM/IEEE conference on Supercomputing (CDROM), page 28. ACM, 1995. URL http://dl.acm.org/citation.cfm?id=224228.
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Stephen G Kobourov. Force-Directed Drawing Algorithms. University of Arizona, 2004. ISBN 0849385970.
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Yuto Yamaguchi, Toshiyuki Amagasa, and Hiroyuki Kitagawa. Tag-based User Topic Discovery Using Twitter Lists. 2011 International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, pages 13–20, July 2011. doi: 10.1109/ASONAM.2011.58. URL http://ieeexplore.ieee.org/ lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=5992580.
Hua Zhao. Applying Dynamic Co-occurrence in Story Link Detection. Journal of Computing and Information Technology, pages 157–164, 2009. ISSN 1330-1136. doi: 10.2498/cit.1001104. URL http://cit.zesoi.fer.hr/browsePaper.php?paper=1104.
REFERENCIAS
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REFERENCIAS
Muchas gracias
Para cualquier duda, sugerencia o colaboración
Roberto [email protected]
@rmaestrem
F. Javier [email protected]
@fjavieralba
@paradigmalabs