Analisi Spazio-Temporale di Messaggi Twitter per l'Identificazione di Eventi (Abstract/Poster in atti di convegno)

Type
Label
  • Analisi Spazio-Temporale di Messaggi Twitter per l'Identificazione di Eventi (Abstract/Poster in atti di convegno) (literal)
Anno
  • 2014-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
Alternative label
  • Paolo Arcaini; Gloria Bordogna; E. Mangioni; Simone Sterlacchini (2014)
    Analisi Spazio-Temporale di Messaggi Twitter per l'Identificazione di Eventi
    in 18a Conferenza Nazionale ASITA, Florence, Italy, 14 - 16 October 2014
    (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori
  • Paolo Arcaini; Gloria Bordogna; E. Mangioni; Simone Sterlacchini (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#url
  • http://www.asita.it/it/la-conferenza-asita/programma (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#titoloVolume
  • Proceeding 18a Conferenza Nazionale ASITA (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#pagineTotali
  • 2 (literal)
Note
  • Abstract (literal)
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  • Università di Bergamo, via Marconi 9, 2044 Dalmine (BG) Italy CNR IREA, via Bassini, 15, 20131 Milano (MI) Italy CNR IDPA, c/o Univ. di Milano Bicocca, piaz.le della Scienza, 1, Milano (MI) Italy (literal)
Titolo
  • Analisi Spazio-Temporale di Messaggi Twitter per l'Identificazione di Eventi (literal)
Abstract
  • Density based clustering is proposed as an effective way to perform geographic and temporal exploration of messages freely generated within social contexts, in order to reveal and map their latent spatio-temporal structure. The approach is exemplified to identify geographic regions where many geotagged Twitter messages about a given event have been created, possibly in the same time period in the case of aperiodic event, or at regular timestamps in the case of periodic events. (literal)
Prodotto di
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