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J-GLOBAL ID：201802211468100538   整理番号：18A0446391

時間的解析に基づくクラスタリングとランキングソーシャルメディア利用者【Powered by NICT】

Clustering and ranking social media users based on temporal analysis

著者 (2件)： Kumar Harish (UIET, Panjab University, Chandigarh (UT), India-160014) ,  Kaur Harsimar (ME(CSE), UIET, Panjab University, Chandigarh, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICTUS  ページ： 271-275  発行年： 2017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： 時間情報検索は時間を考慮して,データを組織化するために広く使用されている。ソーシャルメディアは時間変動量を急激に変化させた。時間情報検索は,この種の動的に変化する含有量を調べるために容易になった。クラスタリングは,それらの分子間クラスタ類似性は低く,クラスタ内類似性が高いことがこのような方法でデータをグループ化である。同様の一連のデータが容易にデータの単一クラスタ決定解析に属していた。本研究では,ソーシャルメディアプラットフォーム「Facebookのから抽出した関連性のある特徴。これらの特徴は,ユーザのランキングとクラスタ化のための基礎を形成する。提案等級付け技法は,異なるユーザによるデータとコメントの時間次元を含んでいる。データマイニングツールキットWEKAは,クラスタリングに使用されている。クラスタリングのために使用する三つのアルゴリズムとは:XMeans,期待値最大化と階層。これらアルゴリズムのための結果の比較は,XMeansと期待値最大化したソーシャルメディアに基づく時間的データよりもむしろ階層的クラスタリングアルゴリズムのための良いことを示した。Copyright 2018 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： *等級づけ ,  経時変化 ,  アルゴリズム ,  類似性 ,  *クラスタ化 ,  決定分析 ,  *クラスタ ,  情報検索 ,  EMアルゴリズム ,  *改変
準シソーラス用語： 階層的クラスタリング ,  Facebook ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 解析 ,  クラスタリング ,  ランキング ,  ソーシャルメディア ,  利用者