@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00090326,
 author = {簗瀬, 拓弥 and 増田, 英孝 and 山田, 剛一 and 荒牧, 英治 and 中川, 裕志 and Takuya, Yanase and Hidetaka, Masuda and Koichi, Yamada and Eiji, Aramaki and Hiroshi, Nakagawa},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {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．, 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.},
 title = {Twitterを用いた電車遅延の自動通知},
 year = {2013}
}