抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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マイクロブログサービスの連続成長により,Sina Weiboは通常の中国人の日常生活において検出が増加している。Sina Weibo日常中に放出されている一億以上のツイート。これら質量データは,タイムリーな解析することにより,メディア企業はより効果的に新しい膜,有名な星,またはファッションショーのバズをどのように生成するか学ぶことができた。しかし,話題を実時間でSina Weiboにおける最も一般的な検索語であろう予測するかは知られていない。本論文では,オンラインプラットフォームにおける実時間ホットな話題予測法を提示した。実験プラットホームで行った提案方式を評価した。結果は,このモデルが平均精度44.32%を獲得し,中央値は45.83%であることを示した。提案したホットな話題予測法を事前に平均で約9.5時間ホットな話題を予測することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】