WEKO3
アイテム
ユーザ間のTweet頻度偏り補正に基づくローカルバースト検出手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/108599
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/108599aed48024-5490-4bc6-8e41-08924a3b1889
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z73-3S-4.pdf (323.2 kB)
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Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||
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| 公開日 | 2011-03-02 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | ユーザ間のTweet頻度偏り補正に基づくローカルバースト検出手法 | |||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 名工大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 名工大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 名工大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 名工大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 名工大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 名工大 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
東口大樹
× 東口大樹
× 仲野雅幸
× 佐野博之
× 白松俊× 大囿忠親
× 新谷虎松
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 本研究では地域トレンドを取得するために，Twitterからローカルバーストを検出する．ローカルバーストとは特定の地域においてのみのバーストである．ローカルバーストの検出にはあらかじめ分類器を用いて地域名と紐付けを行ったTweetを用いる．Twitterは地域によってTweetの頻度が異なり，ユーザが少ない地域では(1)時間当たりのTweet数の少なさや，(2)ユーザ毎のTweet数の偏りに対処する必要がある．本研究では，地域ごとに分析期間の最小単位を変えることで(1)に対処し，ユーザごとのTweet数の偏りを補正することで(2)に対処した．これによりユーザ間のTweet数の偏りや，地域間のユーザ数の偏りに頑健なローカルバースト検出手法を実現した． | |||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||||
| 書誌情報 |
第73回全国大会講演論文集 巻 2011, 号 1, p. 369-370, 発行日 2011-03-02 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||
