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アイテム
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/700051aa22b81-6ed7-4016-94ec-5b5679acf502
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DBS10150002.pdf (1.7 MB)
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Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan
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| 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
× 白木原, 渉
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| 著者名(英) |
Wataru, Shirakihara
× Wataru, Shirakihara
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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 |
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| 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 | |||||||
