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J-GLOBAL ID：201602265052899339   整理番号：16A0653020

感情特徴を用いたトップブロガーを見出すためのモデル化【Powered by NICT】

Modeling to find the top bloggers using Sentiment Features

著者 (3件)： Ishfaq Umar (Department of Computer Science, COMSATS Institute of IT, Attock, Pakistan) ,  Khan Hikmat Ullah (Department of Computer Science, COMSATS Institute of IT, Wah Cantt, Pakistan) ,  Iqbal Khalid (Department of Computer Science, COMSATS Institute of IT, Attock, Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICE Cube  ページ： 227-233  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： ウェブログは彼らの見解と意見を発現する個体を議論フォーラムである。ブロゴスフィアは多種多様な社会問題をカバーする全てのブログの仮想世界である。他のユーザの意見に影響を及ぼし,横揺れする能力を用いたブロガーは有力ブロガーとして知られている。影響力のあるブロガーの同定はオンラインマーケティング,広告と電子商取引における広大な応用を持っている。影響力のあるブロガーを同定するためのいくつかのモデルは,関連する文献で提案されている。しかし,ブログポストのブロガーにより発現された感情は調べられていない。本論文では,活性と認識モジュールの統合に基づくモデルを提案した。ブログ投稿で表現している評価のブログポストと定量分析の数はブロガーの活性を示した。認識は社会におけるブロガーの影響と評判を表している。実験はTechCrunchのソーシャルメディアブログを用いて行った。提案モデル,MIBSF,性能評価尺度を用いての評価は後で表現している評価は有力ブロガーを同定するための重要な因子として考慮すべきであることを証明した。所見もMIBSFは,既存の方法と比較して,影響力のあるブロガーを見出すために良好な結果を示すことが分かった。Copyright 2016 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： 利用者 ,  モジュール ,  横揺れ ,  定量分析 ,  *電子商取引 ,  モデリング
準シソーラス用語： 評価尺度 ,  *ブロガー ,  仮想世界 ,  ブロゴスフィア ,  ブログ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 感情 ,  モデル化