近年来,智能手机热潮使得各种社会媒体监控包括新闻、博客、Twitter和Facebook的一种社会现象。Twitter是一个社交网络及微博客服务,赢得了全球流行2012年拥有超过5亿活跃用户。即使一个tweet最多可以包含140个字符,微博每天生成的数量是巨大的,因此,他们都可以提供重要的线索解决公众舆论等几个问题,当前的趋势和关键字。如果检测信息可以成功完成,各种服务相关的信息,如多媒体内容推荐和可视化趋势内容,可以提供。到目前为止,许多研究已经完成这些目的。因此,我们正在寻找有效的和有效的有意义的信息,如主题和趋势检测/跟踪算法在SNS(社交网络服务)大数据。

这个特殊问题的目标是发现新的有效话题检测与跟踪算法在SNS大数据和趋势分析技术。

潜在的主题包括,但不限于:

• 为社交多媒体搜索算法和系统
• 社会多媒体数据挖掘
• 多媒体内容推荐系统根据检测到有意义的信息
• 小说理论模型和新的社会多媒体数据的计算模型
• 社会多媒体数据的隐私和安全问题
• 话题检测与跟踪(TDT)社会多媒体数据
• 社会多媒体数据的可视化分析