文献

J-GLOBAL ID：201702270304204576   整理番号：17A1400129

クラスタリングとトピックモデリングアルゴリズムを用いたTwitterのツイートの傾向話題発見【Powered by NICT】

Trending topic discovery of Twitter Tweets using clustering and topic modeling algorithms

著者 (3件)： Sapul Ma. Shiela C. (Computer Science Department, Assumption University, Bangkok, Thailand) ,  Aung Than Htike (Computer Science Department, Assumption University, Bangkok, Thailand) ,  Jiamthapthaksin Rachsuda (Computer Science Department, Assumption University, Bangkok, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： JCSSE  ページ： 1-6  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： ツイートの方向の話題を検出するためのk-means法,CLOPEクラスタリングと潜在的ディリクレ配分(LDA)トピックモデリングアルゴリズムの結果を比較する以前の研究ではない。すべてのツイッターはハッシュタグを含んでいるので,著者らは三訓練データ特徴集合:本研究におけるハッシュタグ,キーワード,キーワード+ハッシュタグを考察した。筆者らの提案方法論はCLOPEも方向主題発見に答えるに設定Twitterデータのような非トランザクションデータベースに使用でき,k-平均とLDAよりも話題パターンを提供することができることを証明した。追加特徴集合は,k-平均とLDAの結果を改善したを用いた,キーワード+ハッシュタグは,より意味のある話題を同定することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  キーワード
準シソーラス用語： 訓練データ ,  ツイッター ,  潜在的ディリクレ配分 ,  k-means法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラスタリング ,  Twitter ,  傾向 ,  話題 ,  発見