文献

J-GLOBAL ID：201802214407984697   整理番号：18A0445363

ソーシャルメディアレビューのクラスタリングによる市場動向の推定【Powered by NICT】

Estimating market trends by clustering social media reviews

著者 (4件)： Husnain Ali (Department Of Computer Science, The University Of Lahore Sargodha Campus, Sargodha, Pakistan) ,  Din Saira Moin U. (Department Of Computer Science, The University Of Lahore Sargodha Campus, Sargodha, Pakistan) ,  Hussain Ghazanfar (Department Of Computer Science, The University Of Lahore Sargodha Campus, Sargodha, Pakistan) ,  Ghayor Yasir (Department Of Computer Science, The University Of Lahore Sargodha Campus, Sargodha, Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICET  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： 近年,ソーシャルメディアネットワークの規模と有用性において拡大している。Facebook及びTwitterのような部位は,利用可能な公共情報の巨大プールとなっている。地球を横断して,百万人のユーザの日常情報と感情を交換する。サイバー範囲の重要性を,全ての主要企業とブランドは,すべてのソーシャルメディアプラットフォーム上でのそれらの存在を確認した。YouTube,Google,P&G社,マクドナルドのような企業は,それらの生成物の変化に関連するそれらの消費者を更新した。本論文では,ブランド更新の間の興味ある関係とそれらが集め応答を集めた。更新への応答を用いて,生産者と消費者の間の因果関係を開発した。ユーザの分布を見るために地理的パラメータに対する応答データを分類した。情報収集に展望付加するために,正または負分散クラスタ化データを識別する感情分析を用いた。そのような分布は消費者市場多様性を概観し,生産者はユーザレビューのより良い推定を行うのを助けることができる。本論文の主要な貢献は,それらの性能を解析するのに投資家を助けることができる市場動向を決定するためのソーシャルメディアプラットフォームの新しいユースケースを導入した。Copyright 2018 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： *消費者 ,  情報収集 ,  因果律 ,  生産者 ,  地球 ,  ブランド ,  地理学
準シソーラス用語： ユースケース ,  投資家 ,  ユーザレビュー ,  感情分析 ,  Google ,  ユーチューブ ,  Facebook ,  *市場動向 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： クラスタリング ,  市場動向 ,  推定