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J-GLOBAL ID：201702244901651437   整理番号：17A0213986

DERIV分散メモリ内ブランド認識追跡フレームワーク【Powered by NICT】

DERIV: Distributed In-Memory Brand Perception Tracking Framework

著者 (4件)： Shukla Manu ,  Fong Andrew ,  Santos Raimundo Dos ,  Lu Chang-Tien
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMLA  ページ： 387-393  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： ソーシャルメディアは,急速なペースで顧客の声を捉える。ブランドの消費者認識はその成功に重要である。者の厳選されたユーザの長い調査を用いたブランド認識を測定する,メール,電話やオンラインの現在の技術は,時間がかかり,不十分である。ブランド認識を測定するためのより効果的な技術はソーシャルメディアと他のオープンデータから顧客の声を解釈する。本研究では,DERIV,オープンデータから生成したストーリーを用いたブランド認識測度に基づくtrackIng消費者音声のためのDistributEd,memoRyフレームワークを提案した。枠組みは,教師つき機械学習技法を利用したインメモリ・分散アルゴリズムを用いたピアーブランドと比較してブランドの知覚を測定した。既知ピアブランドのストーリーで構築されたオープンデータとモデルを用いて行った実験は高精度でブランド認識を把握する有効法を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 消費者 ,  機械学習 ,  *ブランド ,  分散アルゴリズム ,  高速度 ,  測度 ,  分散メモリ
準シソーラス用語： 高精度 ,  オンライン ,  ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 市場調査,広告  (KA06030H) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分散メモリ ,  ブランド ,  追跡 ,  フレームワーク