{"created":"2025-01-18T23:46:47.838330+00:00","updated":"2025-01-21T11:24:32.056877+00:00","metadata":{"_oai":{"id":"oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00101145","sets":["1164:3696:7413:7579"]},"path":["7579"],"owner":"11","recid":"101145","title":["Twitterデータを用いたテレビ番組ダイジェスト自動生成に対するユーザ分類の適用"],"pubdate":{"attribute_name":"公開日","attribute_value":"2014-05-08"},"_buckets":{"deposit":"4ba0f2f7-2cf3-4b3d-a057-34b3eaf20b87"},"_deposit":{"id":"101145","pid":{"type":"depid","value":"101145","revision_id":0},"owners":[11],"status":"published","created_by":11},"item_title":"Twitterデータを用いたテレビ番組ダイジェスト自動生成に対するユーザ分類の適用","author_link":["0"],"item_titles":{"attribute_name":"タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_title":"Twitterデータを用いたテレビ番組ダイジェスト自動生成に対するユーザ分類の適用"}]},"item_type_id":"4","publish_date":"2014-05-08","item_4_text_3":{"attribute_name":"著者所属","attribute_value_mlt":[{"subitem_text_value":"金沢工業大学"}]},"item_4_text_4":{"attribute_name":"著者所属(英)","attribute_value_mlt":[{"subitem_text_value":"Kanazawa Institute of Technology","subitem_text_language":"en"}]},"item_language":{"attribute_name":"言語","attribute_value_mlt":[{"subitem_language":"jpn"}]},"item_publisher":{"attribute_name":"出版者","attribute_value_mlt":[{"subitem_publisher":"情報処理学会","subitem_publisher_language":"ja"}]},"publish_status":"0","weko_shared_id":-1,"item_file_price":{"attribute_name":"Billing file","attribute_type":"file","attribute_value_mlt":[{"url":{"url":"https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/101145/files/IPSJ-GN14092014.pdf"},"date":[{"dateType":"Available","dateValue":"2016-05-08"}],"format":"application/pdf","billing":["billing_file"],"filename":"IPSJ-GN14092014.pdf","filesize":[{"value":"2.1 MB"}],"mimetype":"application/pdf","priceinfo":[{"tax":["include_tax"],"price":"660","billingrole":"5"},{"tax":["include_tax"],"price":"330","billingrole":"6"},{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"29"},{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"44"}],"accessrole":"open_date","version_id":"e7f4342e-75fe-41ef-9ee1-06460a3106c5","displaytype":"detail","licensetype":"license_note","license_note":"Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan"}]},"item_4_creator_5":{"attribute_name":"著者名","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"羽山徹彩"}],"nameIdentifiers":[{}]}]},"item_4_source_id_9":{"attribute_name":"書誌レコードID","attribute_value_mlt":[{"subitem_source_identifier":"AA1155524X","subitem_source_identifier_type":"NCID"}]},"item_4_textarea_12":{"attribute_name":"Notice","attribute_value_mlt":[{"subitem_textarea_value":"SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc."}]},"item_resource_type":{"attribute_name":"資源タイプ","attribute_value_mlt":[{"resourceuri":"http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh","resourcetype":"technical report"}]},"item_4_description_7":{"attribute_name":"論文抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"本研究では Twitter データに基づいたテレビ番組のダイジェスト自動生成のために,ユーザ分類を適用した新たな方法を提案する.これまで,Twitter データに用いたテレビ番組ダイジェスト生成に関する研究ではテレビ番組放送時間帯に行われたツイートの頻度時系列データを採取し,その盛り上がりの位置に注目したイベント同定手法が開発されてきた.しかしながら,従来手法ではテレビを視聴しながら Twitter するユーザの利用方法が異なるにも関わらず,それらユーザのツイートを一緒くたに扱っているため,イベント同定を困難にしていると思われる.そこで本研究では Twitter の利用方法に基づきユーザを分類し,ユーザグループごとにイベントの同定,およびそのイベントの内容を把握するための単語クラスタの検出を行う際に,適切なグループデータを採用する手法を開発した.そして,サッカー番組を対象に,提案手法の有用性を確認した.本研究の成果により,番組内のイベントに対し多様な観点から抽出可能にするような,より高精度なテレビ番組のダイジェスト自動生成の開発が可能となる.","subitem_description_type":"Other"}]},"item_4_biblio_info_10":{"attribute_name":"書誌情報","attribute_value_mlt":[{"bibliographicPageEnd":"7","bibliographic_titles":[{"bibliographic_title":"研究報告グループウェアとネットワークサービス(GN)"}],"bibliographicPageStart":"1","bibliographicIssueDates":{"bibliographicIssueDate":"2014-05-08","bibliographicIssueDateType":"Issued"},"bibliographicIssueNumber":"14","bibliographicVolumeNumber":"2014-GN-92"}]},"relation_version_is_last":true,"weko_creator_id":"11"},"id":101145,"links":{}}