本研究提出了一种以聚类为基础的实时事件发现系统，能够将 Twitter 上的实时数据进行聚类，识别出不同的事件，并使用 novel metric 评估聚类方法的效果和在实时和线下模式下的表现，实验结果表明该系统在大规模数据上具有很高的效率和准确性。
Jul, 2019
社交媒体为时事趋势和事件提供了便捷获取信息的平台，我们通过开发一个提取和分析社交媒体帖子中流行病相关事件的框架，利用事件检测技术实现更好的灾害预防和预警，为新兴流行病的应对提供了基础。
Apr, 2024
本文提出了一种基于社交媒体流的实时事件跟踪方法，包括事件检测、演化模式追踪、以及通过核心帖子绘制草图图形和词云展示等，能够有效处理大量噪声数据。
Nov, 2013
社交平台是传播和讨论真实事件信息的关键平台，本研究提出了一种利用社交数据的词汇、语义和上下文表示来检测社交事件的框架，通过利用上下文知识在最早的阶段检测语义相关的推文并提高聚类质量，进而展示每个事件的演变变化。经过广泛实验验证了该框架在检测和区分社交事件方面的有效性。
Jul, 2023
本文提出了一种半自动化工具来有效地在 Twitter 上辨识和追踪真实世界事件的故事，并通过 25 名参与者的用户研究证明我们的工具相对于传统方法可以提高追踪真实世界事件故事的速度和准确性。
May, 2016
社交媒体是信息和交流的一个重要渠道，然而有些人和团体利用社交媒体推广他们的议程，可能对不同观点的人造成危险。本文提出了危险事件的概念以及根据特征将其分类为行动、情景和基于情感的事件，目的在于解决这个问题。
Apr, 2022
本文提出一种基于事件的异构信息网络，结合外部知识库，基于元路径相似度搜索的社交事件检测和演化发现框架，并利用基于加权元路径实例相似性和文本语义表示的新颖 PP-GCN 对社交事件进行细粒度分类，该框架优于其他替代的社交事件检测和演化发现技术。
Apr, 2021
利用社交媒体转发活动数据增强事件参与者预测模型的学习，在两种真实环境下对训练数据以及热启动和冷启动测试情景进行综合实验，评估结果表明我们的方法在几个基准模型中始终表现优异，尤其在限定目标领域数据时。
Oct, 2023
本文概述了关于谣言检测领域的最近研究，提供了一个全面的谣言检测数据集列表，并根据他们所利用的信息类型和采取的方法来评估重要的研究，并且也提出了未来研究的几个新方向。
Nov, 2019
本研究提出了一种方法，对社交媒体进行灵活的支持，特别是在紧急情况下的社交媒体分析，基于自动化数据处理的工具可用于筛选、分类和地理位置标记内容，同时杂交方法支持人工数据分析师的反馈和建议，从民众中收集输入。通过 Euroopean 项目中的三个案例研究进行结果验证。
Aug, 2022