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J-GLOBAL ID：201702223573042016   整理番号：17A0308229

都市問題に関する公衆意見のための意味論的探索:確率的トピックモデリングに基づくアプローチ【Powered by NICT】

Semantic search for public opinions on urban affairs: A probabilistic topic modeling-based approach

著者 (5件)： Ma Baojun (School of Economics and Management, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, PR China) ,  Zhang Nan (School of Public Policy and Management, Tsinghua University, Beijing 100084, PR China) ,  Liu Guannan (School of Economics and Management, Tsinghua University, Beijing 100084, PR China) ,  Li Liangqiang (School of Management and Economics, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, PR China) ,  Yuan Hua (School of Management and Economics, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, PR China)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 52  号： 3  ページ： 430-445  発行年： 2016年05月 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンラインユーザ生成コンテンツ(UGC)の爆発とビッグデータ分析の開発は新しい機会を与え,G2C e政府コンテキストにおける世論に応答する理解への挑戦。市民の意見都市問題問題のためのオンラインプラットフォーム上のパブリックコメントの意味論的探索をより良く理解するために,本論文では,潜在的Dirichlet配分(LDA),確率的トピックモデリング法に基づく方法を提案し,探索結果を満足するB市のユーザ都市管理者とその周辺の縦方向変化曲線を提供するための実用的なシステムを設計した。システムはB市の自治体からの実際の要求に応えるために開発した,ユーザ評価実験の結果は,LDA法に基づくシステムと関連している職員に有用な情報を提供することを示した。都市管理者は提案したセマンティック探索法に基づく市民のオンラインコメントをより良く理解でき,世論を考慮してその意思決定プロセスを改善することができた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *意味論 ,  世論 ,  自治体 ,  市民 ,  *都市 ,  *都市問題
準シソーラス用語： ビッグデータ ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 確率的トピックモデル化 ,  公共意見 ,  ビッグデータ解析 ,  セマンティック検索 ,  潜在的ディリクレ配分(LDA)

分類 (2件)： 情報検索一般  (AC06010H) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 都市問題 ,  公衆 ,  意見 ,  意味論 ,  探索 ,  確率 ,  トピック ,  モデリング