WEKO3
アイテム
Twitter上での発話履歴の時系列パターンに基づく特定発話行動予測手法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/113227
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/113227db55aa0e-5e44-4592-a77e-d1efa0ec7006
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
![]() |
Copyright (c) 2015 by the Information Processing Society of Japan
|
|
オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2015-02-23 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | Twitter上での発話履歴の時系列パターンに基づく特定発話行動予測手法の検討 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | An Analysis for Developing User Behavior Analytic Model Construction Method on 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 | ||||||||
文教大学情報学部情報システム学科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Dept. of Infomation Systems, Bunkyo University | ||||||||
著者名 |
阿部, 秀尚
× 阿部, 秀尚
|
|||||||
論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Twitter をはじめとする SNS では,ユーザの日々の興味や関心がテキストやその発話行動として可視化されている.そのなかで,企業をはじめとして,興味・関心のあるユーザを特定する要求が高まりつつある.しかしながら,単に発信情報を受信するユーザが真に興味・関心を持っているかどうかを的確に判断することは困難が伴う.本研究では,Twitter 上でリツイートと呼ばれるユーザが受信した情報を再発信する行動に着目し,過去の発話履歴の内容に基づいて再発信行動の予測を行うモデル構築手法の開発を目指す.本稿では,インターネット上で大規模な通信販売を行うサイトの発信したテキストとそのテキストを受信するフォロワーについて,再発信されたテキストとフォロワーの日々の発話テキストから得られた特徴語の比較を行う.さらに,行動予測モデル構築のため,フォロワーの発話テキストから得られた特徴語の使用頻度に基づく評価指標の時系列パターン抽出の可能性について検討する. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | According to popularization of many SNS such as Twitter, enterprise users and some other people want to reach interested users more efficiently. However, it is difficult to detect more deep interests of the users without considering the users' behavior. In this study, I focus on a characteristic behavior of the users on Twitter, called retweet by followers. By taking followers' tweet history, a method constructing analytic models based on temporal patterns of term evaluation indices is described in this paper. The method combines ordinary used characteristic term extraction and a temporal pattern extraction of the terms usages. In the experiment, both of the characteristic terms in the retweeted text and the followers' tweet history is shown on the three major e-commerce accounts in Japan. Based on the results, some temporal patterns of the term importance indices are also shown to discuss the feasibility for predicting the retweet behavior of the followers. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11135936 | |||||||
書誌情報 |
研究報告知能システム(ICS) 巻 2015-ICS-178, 号 11, p. 1-5, 発行日 2015-02-23 |
|||||||
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 |