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J-GLOBAL ID：201702268014678377   整理番号：17A1733156

ソーシャルネットワークにおける機械学習アプローチを用いたデータの解析【Powered by NICT】

Analysis of data using machine learning approaches in social networks

著者 (1件)： Ertam Fatih (Informatics Department, Firat University, Elazig, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： UBMK  ページ： 812-815  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： インターネット上の循環データの量が日々増加している。特にソーシャルメディアの使用の増加とともに,これらのデータを解析することの重要性が増している。大量のデータを分析するために機械学習アプローチの使用は現代もなお盛んである。今日,ソーシャルネットワークFacebookは最も一般的なソーシャルネットワーキングサイトである。本研究では,Facebookで採取したいくつかのデータは機械学習アプローチにより解析し,性能指標と比較した。ロジスティック回帰(LR),ランダムフォレスト(RF),AdaBoost(AB)は機械学習アプローチのために使用した。比較に用いた性能メトリックスは精度,再現率とF1スコアである。結果の混乱マトリックス値と受信者動作特性(ROC)曲線も示した。RFとLR研究の結果はお互いに近く,ABと行われた研究よりも良い結果を与えたことが観察された。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： 曲線 ,  インターネット ,  カオス ,  *機械学習
準シソーラス用語： スコア ,  再現率 ,  メトリックス ,  AdaBoost ,  ランダムフォレスト ,  ロジスティック回帰分析 ,  性能指標 ,  ソーシャルネットワークサイト ,  Facebook ,  ソーシャルメディア ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ソーシャルネットワーク ,  機械学習 ,  解析