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アイテム
Twitterを用いた電車遅延の自動通知
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/90337
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/903374a410be6-cea4-48d6-a899-96b74af6aeb9
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DD13089001.pdf (938.7 kB)
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Copyright (c) 2013 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 | 2013-02-21 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | Twitterを用いた電車遅延の自動通知 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Automatic Notification for Train Delay from Twitter | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 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 | ||||||||
| 東京電機大学未来科学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京電機大学未来科学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京電機大学未来科学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学知の構造化センター | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学情報基盤センター | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Denki University School of Science and Technology for Future Life | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Denki University School of Science and Technology for Future Life | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Denki University School of Science and Technology for Future Life | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| The University of Tokyo Center for knowledge Structuring | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| The University of Tokyo Information Technology Center | ||||||||
| 著者名 |
簗瀬, 拓弥
× 簗瀬, 拓弥
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| 著者名(英) |
Takuya, Yanase
× Takuya, Yanase
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本研究では電車の運行状況をリアルタイムに一般の Twitter のユーザのツイートから取得することを目的とする．対象として常磐線をキーワードとして含むパブリックタイムライン上のツイートを半年分収集した．このデータを用いて単位時間あたりのバースト数を元に定常時と異常時を判別し，通知を行うシステムを試作した．また，遅延や運転見合わせ時のユーザのツイートの特徴の分析を行った． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Our goal is to extract train services from ordinary twitter users' tweets in real-time. We have collected tweets which includes '常磐線' from public time line over six months. We distinguish abnormal state from normal state by using a burst per minutes in the collected tweets, and we implemented a prototype system which can be notified abnormal state. Also, we analyzed the characteristic of users' tweets when trains are delayed or postponed. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10539261 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告デジタルドキュメント（DD） 巻 2013-DD-89, 号 1, p. 1-6, 発行日 2013-02-21 |
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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 | |||||||
