| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2014-12-01 |
| タイトル |
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タイトル |
Deep Learningを用いたアプリストアランキングの予測に関する研究 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Study on Ranking Prediction in an Application Store Using the Deep Learning |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院国際開発研究科 |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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クエリーアイ株式会社 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of International Development, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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QueryEye Inc. |
| 著者名 |
菊池, 祥太郎
小池, 優希
浦田, 真由
遠藤, 守
安田, 孝美
水野, 政司
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| 著者名(英) |
Shotaro, Kikuchi
Yuuki, Koike
Mayu, Urata
Mamoru, Endo
Takami, Yasuda
Masashi, Mizuno
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ソーシャルメディアの特徴に，リツイートやシェアなどの情報を評価し広範囲なネットワークに情報を拡散する機能がある．近年は，ソーシャルメディア上の 「口コミ」 の拡散効果や活用の重要性について注目が集まっている．また，Deep Learning (深層学習) は機械学習アルゴリズムの 1 つであり，画像認識や音声認識の分野で大きな活躍を見せている．本研究では，ソーシャルメディアの 「Twitter」 における口コミの情報伝播効果が，モバイルアプリストアの 「iTunes App Store ランキング」 に与える影響の相関性・関連性について着目をした．さらに Deep Learning を用いて，Twitter におけるつぶやき数の変動や影響を与えやすい時間帯といった原因系データから，App Store ランキングの順位変動の予測可能性について分析・検証を行った． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Feature of social media has a function to spread the information to the wide range of networks by Retweet and share. Recently, a word of mouth in social media is the spreading effect and importance of utilization. In addition, Deep Learning is used mainly in the field of speech and image recognition. In this study, we focused on the relation and correlation between the number of tweets on Twitter and ranking of application store on iTunes App Store. We was analysis and verification of the possibility of predicting fluctuation the App Store from time zone and fluctuation number of tweets by using the Deep Learning. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11253943 |
| 書誌情報 |
研究報告情報システムと社会環境（IS）
巻 2014-IS-130,
号 3,
p. 1-6,
発行日 2014-12-01
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| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-IS14130003.pdf (831.2 kB)
