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J-GLOBAL ID：201602227201750785   整理番号：16A0336808

EMTM:トピックレベルを用いたマイクロブログにおけるエキスパートマイニングのための方法【Powered by NICT】

EMTM: A Method for Experts Mining in Micro-Blog with Topic-Level

著者 (5件)： Zhang Lamei (Shenzhen Key Lab. for Cloud Computing Technol. & Applications (Peking University),Key Lab. of High Confidence ...) ,  Huang Weijing (Key Lab. of High Confidence Software Technologies (Peking University), Ministry of Education, Beijing) ,  Chen Wei (Key Lab. of High Confidence Software Technologies (Peking University), Ministry of Education, Beijing) ,  Wang Tengjiao (Key Lab. of High Confidence Software Technologies (Peking University), Ministry of Education, Beijing) ,  Lei Kai (Shenzhen Key Lab. for Cloud Computing Technol. & Applications (Peking University), Guangdong, Shenzhen)
資料名： Jisuanji Yanjiu yu Fazhan  (Jisuanji Yanjiu yu Fazhan)
巻： 52  号： 11  ページ： 2517-2526  発行年： 2015年 
JST資料番号： W0790A  ISSN： 1000-1239  CODEN： JYYFEY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： これまで,マイクロブログは情報にアクセスし共有者のための最も一般的なプラットフォームの一つである。長期開発後,権威ある専門知識と多くの専門家である。トピックレベルの専門家のマイニングは,マイクロブログにおけるユーザ推薦と公衆の意見解析に寄与するであろう。マイクロブログにおける,問題の専門家は,トピックに関する高い影響を持ったユーザであり,それらは,あるトピックに関する権威ある専門知識とスキルを有している。高影響は専門家のための必要条件である。影響解析は,主観的問題に属し,客観的に定量する必要がある。マイクロブログにおける,retweetedの確率は,ユーザの影響を測定するために最も重要な指標の一つである。そこで,retweetデータを解析することにより高い影響を見い出すことができる。しかし,マイクロブログにおけるユーザのためのretweet挙動の2種類:”トピック感応retweet”および”以下retweet”である。従って,高い確率でretweetedの高い影響を持ったユーザは必ずしも専門家。本論文では,2種類のretweet挙動の識別によるトピックレベルの専門家を見出すことができる確率生成モデルEMTM(専門家採掘トピックモデル)を提案した。モデル推論のためのGibbsサンプリングを用いた。実Sina Weiboデータ上での実験を行い,本モデルEMTMあるトピックレベルの専門家のマイニングに有効なことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 採掘 ,  *利用者 ,  必要条件
準シソーラス用語： *マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： トピック ,  マイクロブログ ,  エキスパート