Résumé:
Dans cette étude, nous avons proposé un système de détection des événements à partir des messages tweets en utilisant le calcule de TF-IDF ainsi une classification qui définit bien les événements.
Notre contribution dans les objectifs du travail est que par sa capacité à
extraire les sujets émergents d'une collection tweets. Après collecté les tweets sous format XML notre system fait un prétraitement ainsi un calcule
de TF-IDF qui définit le poids de chaque mot dans tous les messages tweets, ensuit faire le pré-clustering pour classifier l'ensemble des termes.
Il reste un énorme travail à accomplir dans le domaine du tweet mining, le plus difficile serait de suivre le rythme infernal imposé par les utilisateurs de
twitter, qui font introduire chaque jour des nouveaux termes et phrases et de nouvelles manières d'exprimer. Les résultats que nous obtenons devraient être considérés comme des résultats préliminaires et l'étude peut être prolongée dans plusieurs directions. Tout d'abord, nous prévoyons de prolonger l'analyse pour une plus longue collection de tweets périodes, y compris d'autres événements. En outre, l'étude sur des tweets comprenant plusieurs hashtags pour la détection.
