Hashtag Similarity Based on Laplacian Eigenvalue Spectrum
Data
2023
Tytuł czasopisma
ISSN czasopisma
Tytuł tomu
Wydawca
Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej
Lodz University of Technology Press
Lodz University of Technology Press
Abstrakt
Hashtags play nowadays an important role in the current social
media world. They are usually deemed to represent topics of e.g. tweets.
As the number of hashtags is growing, an overview of the information flow
requires some method of grouping these hashtags. The grouping requires a
similarity measure. In this paper we propose a novel measure of similarity
between hashtags based on the Graph Spectral Analysis.
Opis
Słowa kluczowe
graph spectral analysis, combinatorial graph Laplacian, eigenvalue spectrogram based similarity, artificial intelligence, wykres analizy spektralnej, kombinatoryczny wykres Laplaciana, podobieństwo oparte na spektrogramie wartości własnych, sztuczna inteligencja
Cytowanie
Starosta B., Kłopotek M.A., Wierzchoń S.T., Hashtag Similarity Based on Laplacian Eigenvalue Spectrum. W: Progress in Polish Artificial Intelligence Research 4, Wojciechowski A. (Ed.), Lipiński P. (Ed.)., Seria: Monografie Politechniki Łódzkiej Nr. 2437, Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej, Łódź 2023, s. 113-118, ISBN 978-83-66741-92-8, doi: 10.34658/9788366741928.16.