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J-GLOBAL ID：201702261030143625   整理番号：17A1712591

多モードマイクロブログポストのためのハッシュタグ推奨【Powered by NICT】

Hashtag recommendation for multimodal microblog posts

著者 (3件)： Gong Yeyun (School of Computer Science, Fudan University, Shanghai Key Laboratory of Data Science, 825 Zhangheng Road, Shanghai, PR China) ,  Zhang Qi (School of Computer Science, Fudan University, Shanghai Key Laboratory of Data Science, 825 Zhangheng Road, Shanghai, PR China) ,  Huang Xuanjing (School of Computer Science, Fudan University, Shanghai Key Laboratory of Data Science, 825 Zhangheng Road, Shanghai, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 272  ページ： 170-177  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： マイクロブロギングサービスでは,著者らは,マイクロブログにおけるキーワードまたは話題をマークするハッシュタグを使用することができる。多くの生きているソーシャルメディアアプリケーション(例えば,マイクロブログ検索,分類)をこれらの手動ラベルタグから大きな利益を得ることができる。しかし,マイクロブログの小さい分配のみがハッシュタグを含んでいた。さらに,多くのマイクロブログポストはテキスト内容に基づく画像を含んでいる。これら視覚資源もテキストコンテンツに含まれていない価値ある情報を提供する。これら多モードマイクロブログのためのハッシュタグを推奨するために,本研究では,タスクを解くためにテキストと視覚情報を組み込んだ新しい生成法を提案した。実世界マイクロブロギングサービスから収集したデータ上での実験結果により,提案した方法は,テキストまたは視覚いずれか情報を用いた最先端レベル手法よりも性能的に優れていることを実証した。テキストのみ法よりも提案した方法の相対的な改善がF1スコアで17.1%以上であった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 視覚 ,  キーワード ,  *多モード ,  モデル ,  画像
準シソーラス用語： ソーシャルメディア ,  スコア ,  最先端 ,  視覚情報 ,  テキスト ,  *マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ハッシュタグ推奨 ,  局所モデル ,  ソーシャルメディア

分類 (3件)： 検索技術  (AC06020S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (2件)： ハッシュタグ ,  推奨