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J-GLOBAL ID：201702253338145078   整理番号：17A0055514

ツイッター上での追従者の局所関心を推定するためのドットの結合【Powered by NICT】

Connecting the dots to infer followers’ topical interest on Twitter

著者 (3件)： Nigam Aastha (Interdisciplinary Center for Network Science and Applications (iCeNSA) Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame, IN 46556) ,  Aguinaga Salvador (Interdisciplinary Center for Network Science and Applications (iCeNSA) Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame, IN 46556) ,  Chawla Nitesh V. (Interdisciplinary Center for Network Science and Applications (iCeNSA) Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame, IN 46556)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BESC  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ツイッターは情報共有と拡散のためのプラットフォームを提供し,それらの消費者に関与し組織のための機構として出現し急速に。関与の駆動因子がユーザに適切でタイムリーな含有量を提供した。ツイートを介して関与はユーザ興味を発見し,関心のある特定の量を標的とする情報を活用するための良好な可能性を提供すると仮定した。目的のために,筆者らは,ツイートは電流フォロワの興味を同定するために解析し,各ユーザのための個別化された話題プロファイルを送達するためのトピックモデルを活用する枠組みを開発した。局所媒体会社との提携とそれらとその信奉者間のコンテンツギャップを解析することにより,提案フレームワークを検証した。も提案したフレームワークを組み込んだモバイルアプリケーションを開発した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電流 ,  *情報共有 ,  消費者 ,  高速度 ,  媒質
準シソーラス用語： モバイルアプリケーション ,  トピックモデル ,  個性化 ,  *ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 自然災害  (RA02030M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： ツイッター ,  関心 ,  推定 ,  ドット