抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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今日,社会的ネットワークの分析と同様に,群集の進化はソーシャルコンピューティング分野における熱く議論の話題になっている。本論文では,ソーシャルネットワーク解析に基づく動的コミュニティマイニングと追跡に焦点を当てた。動的コミュニティ発見のための一般的な枠組みに基づいて,時間的傾向検出のためのユーザの静的特徴量・動的特徴量を抽出するために開発された計算アプローチ。動的社会ユーザネットワーキングモデルを用いて,ユーザの種々の社会的関係を記述した。動的ユーザコミュニティを検出し,それらの進化する変化を追跡するために提案し,開発した機構。ツイッターデータを用いた実験によって,群集は動的に作成し,分裂し,ソーシャルメディア環境における連結した人々のグループからの融合か追跡における提案手法の有効性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】