Information Mining from Public Mailing Lists: A Case Study on IETF Mailing Lists
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公共邮件列表信息挖掘：IETF 邮件列表案例研究
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
G. Carle
中科院分区：
文献类型：
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作者：
H. Niedermayer;Nikolai Schwellnus;Daniel Raumer;E. Cordeiro;G. Carle
公共邮件列表，例如IETF用于Internet标准化的邮件列表，可以用作大型真实的世界数据集，用于分析社会交互。然而，不稳定的参与和使用的邮件地址作为可变的别名构成了一个挑战，在这些数据中的数据挖掘。我们进行了邮件列表分析的案例研究，其中我们解决了一个人的一致性识别与她的所有贡献被用作面板数据。根据个人在不同邮件列表上的发帖，可以计算IETF组中标准化领域之间的相关性。可以识别孤立的和网格化的标准化区域。
Public mailing lists, such as the mailing lists used by the IETF for Internet Standardization, can be used as big real world data set for analysis of social interactions. However, volatile participation and the usage of mail addresses as changeable pseudonyms constitute a challenge for data mining in these data. We conducted a case study of mailing list analysis wherein we address the consistent identification of a person with all of her contributions to be used as panel data. Based on the postings of individuals on different mailing lists, correlations between standardization areas in the IETF groups can be computed. Isolated and meshed standardization areas can be identified.