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J-GLOBAL ID：201802283803724625   整理番号：18A1887376

極座標可視化手法を用いたトレンドワードのバースト検出

著者 (2件)： 松井直大 (東京工科大 コンピュータサイエンス) ,  伏見卓恭 (東京工科大 コンピュータサイエンス)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2018  号： MPS-120  ページ： Vol.2018-MPS-120,No.19,1-2 (WEB ONLY)  発行年： 2018年09月18日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,現在話題になっているトピックの動向や関連性を視覚的にとらえるために,極座標平面上にトピックごとのトレンドワード出現回数をプロットする手法を提案する。具体的には,トレンドワードを含むツイートを用いて,トレンドワード間の類似度を定義する。極座標平面において,類似のトレンドを原点から見て同一方向にプロットする。さらに,時間軸を半径で表現することで,トレンドワードの広がっていく様子やバーストを表現した。実データを用いた評価実験の結果,類似のトピックを有するトレンドワードを同一方向にプロットできることを確認した。さらに,極座標平面上でトレンドワードが密集する部分を抽出できることも確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： 状態 ,  極座標 ,  *可視化 ,  バースト ,  *Web【情報システム】 ,  *キーワード ,  統計的推定 ,  類似性 ,  実験
準シソーラス用語： カーネル密度推定 ,  ツイッター ,  トレンド ,  評価実験

分類 (1件)： 計算機利用技術一般  (JE01000C)

引用文献 (2件)：

• Ishikawa, Y. and Hasegawa, M.: T-Scroll: Visualizing Trends in a Time-Series of Documents for Interactive User Exploration, pp. 235-246, Springer Berlin Heidelberg (2007).
• Krstajic, M., Bertini, E. and Keim, D. A.: CloudLines: Compact Display of Event Episodes in Multiple TimeSeries., IEEE Trans. Vis. Comput. Graph., Vol. 17, No. 12, pp. 2432-2439 (2011).

タイトルに関連する用語 (5件)： 極座標 ,  可視化手法 ,  トレンド ,  ワード ,  バースト