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J-GLOBAL ID：201702216897437110   整理番号：17A1973275

ソーシャルメディア利用者の社会空間時間重要な場所の発見【Powered by NICT】

Discovering socio-spatio-temporal important locations of social media users

著者 (2件)： Celik Mete (Department of Computer Engineering, Erciyes University, 38039 Kayseri, Turkey) ,  Dokuz Ahmet Sakir (Department of Computer Engineering, Nigde Omer Halisdemir University, 51245 Nigde, Turkey)
資料名： Journal of Computational Science  (Journal of Computational Science)
巻： 22  ページ： 85-98  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3406A  ISSN： 1877-7503  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会空間時間重要な位置(SSTILs)は,それらの社会的メディア史におけるソーシャルメディアユーザが訪問される場所である。SSTILsの発見いくつかの応用ドメイン,レコメンダーシステム,広告応用,都市計画などのために重要である。しかし,SSTILs発見はデータセットの空間的,時間的,および社会的次元,十分な関心対策の欠如,および計算効率の高いアルゴリズムを開発する必要性のため困難である。文献では,社会的重要な位置を発見するために提案されているいくつかの方法。しかし,通常,これらの研究は社会的グループ内の各種データの時間的および社会的側面,各ユーザの選好を考慮していない。本研究では,ソーシャルメディアデータセットの空間的,時間的,および社会的側面を考慮に入れてSSTILsとSSTILマイニング問題を定義した。ユーザとグループ両方の選好に基づく効率的SSTILsを発見するための方法,関心測度を提案した。提案したアルゴリズムは,現実のツイッターデータセットを用いたナイーブ代替と比較した。結果は,提案したアルゴリズムはナイーブ代替よりも優れていることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 広告 ,  測度 ,  都市計画 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： ツイッター ,  計算効率 ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 社会空間時間重要な位置発見 ,  SSTIL発見 ,  空間ソーシャルメディアマイニング ,  歴史的ソーシャルメディアデータセット ,  ツイッター

分類 (1件)： 研究開発  (SA01040R)

タイトルに関連する用語 (3件)： ソーシャルメディア ,  社会 ,  発見