Text and structural data mining of influenza mentions in Web and social media.
Text and structural data mining of influenza mentions in Web and social media.
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DOI：
10.3390/ijerph7020596
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发表时间：
2010-02
影响因子：
--
通讯作者：
Singh KP
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Corley CD;Cook DJ;Mikler AR;Singh KP
网络和社交媒体（WSM）的文本和结构数据挖掘提供了一种新的疾病监测资源，并可以识别有针对性的公共卫生通信（PHC）的在线社区，以确保相关信息的广泛传播。提到流感的WSM是在2008年10月5日至2009年3月21日的24周期间收获的。链接分析揭示了有针对性的PHC社区。文本挖掘被证明可以识别与真实世界流感样疾病患者报告数据相关的流感帖子的趋势。我们还带来承担基于图形的数据挖掘技术，以检测由发布者类型，链接和用户标签连接的流感博客之间的异常。
Text and structural data mining of web and social media (WSM) provides a novel disease surveillance resource and can identify online communities for targeted public health communications (PHC) to assure wide dissemination of pertinent information. WSM that mention influenza are harvested over a 24-week period, 5 October 2008 to 21 March 2009. Link analysis reveals communities for targeted PHC. Text mining is shown to identify trends in flu posts that correlate to real-world influenza-like illness patient report data. We also bring to bear a graph-based data mining technique to detect anomalies among flu blogs connected by publisher type, links, and user-tags.
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影响因子：
3.7
作者：
Yih WK;Teates KS;Abrams A;Kleinman K;Kulldorff M;Pinner R;Harmon R;Wang S;Platt R
通讯作者：
Platt R
网络查询是综合症监测的来源。
影响因子：
3.7
作者：
Hulth A;Rydevik G;Linde A
通讯作者：
Linde A
影响因子：
--
作者：
Porter, M. F.
通讯作者：
Porter, M. F.
DOI：
10.1073/pnas.122653799
发表时间：
2002-06-11
影响因子：
11.1
作者：
Girvan, M;Newman, MEJ
通讯作者：
Newman, MEJ
影响因子：
5
作者：
Cook, Diane J.;Holder, Lawrence B.
通讯作者：
Holder, Lawrence B.