Sumblr：动态推特流的持续摘要与实时聚类算法

本文主要探讨了在微博客服务爆炸式增长的背景下，如何有效地处理和总结海量且包含大量噪声和冗余的推文（也称为短文本消息或tweet）。随着Twitter等社交媒体平台的广泛使用，实时产生的推文数量巨大，这对终端用户和数据分析人员来说，筛选和理解这些信息变得极具挑战性。因此，作者提出了一种新的研究领域——连续推文总结（Continuous Summarization of Evolving Tweet Streams），旨在解决这个问题。 传统文档摘要方法关注静态和规模较小的数据集，而Sumblr（SUMmarization By Stream Clustering）则专注于动态、快速更新以及大规模的推特流。论文的核心贡献包括一个新颖的原型系统设计： 1. **在线推特流聚类算法**：作者首先介绍了一种在线聚类算法，用于对推文进行实时分类。这个算法能够实时地对新发布的推文进行分析，并将相似的推文归入不同的簇（Tweet Cluster）。 2. **Tweet Cluster Vectors**：为了维护推特流的统计信息，论文提出了“推特簇向量”（Tweet Cluster Vectors），这是一种提炼后的表示方式，包含了每个簇的主要特征和关键信息。这些向量能够高效地概括簇内的内容，方便后续的摘要和分析。 3. **动态摘要生成**：基于推特簇向量，Sumblr进一步实现了动态推文摘要功能。系统能够随着时间的推移，根据新出现的推文调整和更新摘要，确保用户始终获取到最相关和最新的信息。 4. **适应性与扩展性**：由于推特流的特性，系统必须具备良好的适应性和扩展性，能够处理不断变化的数据流，并在面对大规模数据时保持性能。 5. **评估与实验**：论文还包含了对Sumblr原型的实验评估，通过与传统文档摘要方法的对比，展示了其在处理实时推文流中的优势，如更高的效率和更好的信息检索效果。 这篇研究论文为应对快速变化的推特信息提供了创新的解决方案，通过实时聚类和动态摘要，Sumblr帮助用户和分析师更好地理解和管理庞大的推特数据，具有重要的实际应用价值。