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J-GLOBAL ID：201802218009569083   整理番号：18A2106968

機械学習を用いたTwitterユーザ信頼性の同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Twitter User Credibility Using Machine Learning

著者 (2件)： Kurniati Rizki (Institute of Technology Bandung, School of Electronic Engineering and Informatics, Bandung, Indonesia) ,  Widyantoro Dwi H. (Institute of Technology Bandung, School of Electronic Engineering and Informatics, Bandung, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICI-BME  ページ： 282-286  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： Twitterは,社会的判断と更新になるマイクロブログの形でソーシャルメディアプラットフォームを提供する。Twitterの人気は,情報量の増加があることを示している。すべてのユーザが持つコンテンツは信頼できない。これは,情報と意思決定の源としてTwitterを使用するユーザに重大な影響を与えることができる。Twitterのユーザは,それらの専門分野で信頼できるものから信頼できる情報を得ることが独立していると期待されている。本研究は,機械学習による能力と提案方法の主題領域に基づいて情報を配信することにおけるユーザ信頼性の測定モデルを測定した。特徴は,可視特徴とピンセット活動から成る。教育はユーザ識別に影響する特徴となる。結果は,0.35のパラメータ学習速度と0.2の運動量を用いたニューラルネットワークのアルゴリズムが,77.46%の精度で良い性能をもたらしたことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *信頼性 ,  運動量 ,  アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  情報量 ,  *機械学習 ,  意思決定 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： パラメータ学習 ,  測定モデル ,  ソーシャルメディア ,  マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  Twitter ,  同定