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J-GLOBAL ID：201702260343603564   整理番号：17A1400424

健康における変化を予測するための社会的ネットワークを用いた拡張アブストラクト【Powered by NICT】

Using social networks to predict changes in health: Extended abstract

著者 (2件)： Jung Karen S. (Electrical and Computer Engineering Department, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA) ,  Tonguz Ozan K. (Electrical and Computer Engineering Department, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SMAP  ページ： 12-13  発行年： 2017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： ソーシャルネットワーキングサイトだけでなく使用者の十億が,各個人の日常生活についての詳細な含有量を有していた。人の寿命に関する詳細な情報は約より自身を学習するために個人に利用することができた。本論文では,個人の健康の変化を予測するために社会的ネットワークを用いての概念を導入した。者は最近,人のツイートからのテキストを解析することにより,重量損失を経験しているかどうかを予測することができる新しいモデルを開発した。感情分析,品詞(POS)タグ付け,そして分類はこのモデルで使用されている。モデルは,ツイッターユーザで試験し,良好な統計的精度が観察された。このモデルの成功は,この考えはさらに他のパターンを同定し,健康変化と健康問題,特に個人や企業に大きな関心であることをそれらの新しいモデルを作成するために開発されることを示唆した。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： *モデル ,  品詞 ,  重量損失
準シソーラス用語： タグ付 ,  感情分析 ,  テキスト ,  日常生活 ,  *社会的ネットワーク ,  *健康 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測 ,  社会的ネットワーク ,  拡張 ,  アブストラクト