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J-GLOBAL ID：201802226093602557   整理番号：18A0162502

Twitterからのオピオイド使用者の検出とMATに向けてその認識を理解する【Powered by NICT】

Detecting Opioid Users from Twitter and Understanding Their Perceptions Toward MAT

著者 (5件)： Zhang Yiming ,  Fan Yujie ,  Ye Yanfang ,  Li Xin ,  Zheng Wanhong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDMW  ページ： 502-509  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： オピオイド(例えば,ヘロインとモルフィン)中毒は米国における最大で最も致命的な流行病の一つとなっている。このような致命的な流行を克服するために,オピオイド中毒と治療の行動過程への新しい洞察を得るための新しいツールと方法論が緊急に必要である。本論文において,筆者らはTwitterからのオピオイド使用者の検出を自動化するiOPUというインテリジェントなシステムを設計し,開発した。iOPUにおいて,ユーザと投稿されたツイートだけでなくその豊かな関係をモデル化するために,筆者らは最初に表現のための構造化異種情報ネットワーク(HIN)を導入した。ユーザ上での意味論的近縁性を特性化するためのメタグラフに基づくアプローチを用いた。その後,コンテンツベース類似性(すなわち,ユーザの投稿されたツイートの類似性)とユーザ上での類似性測度を定式化するために各メタグラフにより表現された関連性を統合した。さらに,予測を行うための異なるメタグラフに基づく異なる類似性を結合した分類器を構築した。Twitterからの実際の試料採取に関する包括的実験は,他のベースライン手法との比較によるオピオイドユーザ検出におけるiOPU著者らが開発したシステムの有効性を検証するために行った。結果も日常生活ソーシャルメディアデータマイニングからの知識は,オピオイド中毒における薬物利用処理(MAT)の実践を促進することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 定式化 ,  エッジ検出 ,  自動化 ,  アメリカ合衆国 ,  キャラクタリゼーション ,  中毒 ,  情報ネットワーク ,  *麻薬性鎮痛薬 ,  モデリング ,  類似性 ,  構造形成 ,  測度 ,  意味論 ,  基準線 ,  窒素複素環化合物 ,  フェノール類 ,  酸素複素環化合物 ,  架橋化合物 ,  モルフィナンアルカロイド ,  芳香族縮合化合物 ,  ジオール ,  第二アルコール ,  脂肪酸 ,  カルボン酸エステル

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  検索技術  (AC06020S)

物質索引 (2件)： モルフィン ,  ヘロイン

タイトルに関連する用語 (4件)： Twitter ,  オピオイド ,  使用者 ,  理解