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  1. 研究報告
  2. データベースシステム(DBS)※2025年度よりデータベースとデータサイエンス(DBS)研究会に名称変更
  3. 2010
  4. 2010-DBS-150

Twitterにおける流行語先取り発言者の検出システムの開発

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/70005
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/70005
1aa22b81-6ed7-4016-94ec-5b5679acf502
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DBS10150002.pdf IPSJ-DBS10150002.pdf (1.7 MB)
Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2010-07-28
タイトル
タイトル Twitterにおける流行語先取り発言者の検出システムの開発
タイトル
言語 en
タイトル TRENDSPOTTER DETECTION SYSTEM FOR TWITTER
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ソーシャルデータのモデル化とマイニング
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
九州大学大学院システム情報科学府
著者所属
九州大学情報基盤研究開発センター
著者所属
九州大学大学院システム情報科学研究院
著者所属
九州大学大学院システム情報科学研究院
著者所属
九州大学大学院システム情報科学研究院
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
著者所属(英)
en
Research Institute for Information Technology, Kyushu University
著者所属(英)
en
Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
著者所属(英)
en
Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
著者所属(英)
en
Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
著者名 白木原, 渉 大石, 哲也 長谷川, 隆三 藤田, 博 越村, 三幸

× 白木原, 渉 大石, 哲也 長谷川, 隆三 藤田, 博 越村, 三幸

白木原, 渉
大石, 哲也
長谷川, 隆三
藤田, 博
越村, 三幸

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著者名(英) Wataru, Shirakihara Tetsuya, Oishi Ryuzo, Hasegawa Hiroshi, Hujita Miyuki, Koshimura

× Wataru, Shirakihara Tetsuya, Oishi Ryuzo, Hasegawa Hiroshi, Hujita Miyuki, Koshimura

en Wataru, Shirakihara
Tetsuya, Oishi
Ryuzo, Hasegawa
Hiroshi, Hujita
Miyuki, Koshimura

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 情報検索エンジンでは最新の情報,特に流行している事柄を検索するのは難しい.近年,Twitter が急激に普及し始めた.Twitter では,世の中で流行している事柄 (流行語) について,多くの人が発言する傾向がある.Twitter のユーザーの中でも特に流行に敏感な人 (trendspotter) を知ることができれば,その人の発言に注目することで,流行している事柄についての情報をさらに簡単に手に入れることができる.本システムを実現する手法として,一般のバースト検出アルゴリズムを用いたが,これが Twitter の発言に対しても利用できることがわかった.さらに,本システムによって,5277 人のユーザーの中から,24 人の trendspotter を抽出することに成功した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 It is too difficult for us to find out trends with search engines. Twitter, a popular microblogging tool, has seen a lot of growth since it launched in October, 2006. Information about the trends are posted by many twitterers. If we find out trendspotters from twitterers, and follow them, we can get it more easily. Our system uses the burst detection algorithm, and we verified its effectiveness for Twitter's posts. Finaly, we succeeded in detecting the 24 trendspotters by 5277 users.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10112482
書誌情報 研究報告データベースシステム(DBS)

巻 2010-DBS-150, 号 2, p. 1-8, 発行日 2010-07-28
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 23:39:20.156384
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