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J-GLOBAL ID：201802226920755932   整理番号：18A0447638

確率モデルに基づく細粒度トピック進化【Powered by NICT】

The Fine-Grained Topic Evolution Based on the Probability Model

著者 (4件)： Liu Xin ,  Jia Yan ,  Zhou Bin ,  Gao Liqun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISCID  ページ： 186-189  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： Weiboのようなオンラインソーシャルメディアは徐々に伝統的なインターネットサービスを置き換え,情報拡散とアクセスのための便利で迅速な方法である。話題の進化と社会的ネットワークに利用者が興味を持つ態様別状況の動向を追跡する非常に興味深い課題となっていると十分に研究されていない。話題進化に関する従来研究は,すべての新たに生じたトピックスを同定するために全データの完全な解析を行う典型的完全解析トピックモデルにしばしば精密化を持っている。しかし,そのような方法は,より詳細な話題進化分析ユーザを行ういくつかの特定の側面に望むと常に同じではない。本研究では,テキストストリームにおける話題の細粒進化パターンを発見し,要約自動標的トピックモデルに基づくモデルを提示した。は九十時間で千weibosを含むWeibo河川上で提案手法を評価した。実験結果は,提案した方法が話題の細粒進化パターンを効果的に発見できることを示した。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： 精密化 ,  河川 ,  *モデル ,  *確率モデル
準シソーラス用語： トピックモデル ,  社会的ネットワーク ,  情報伝播 ,  インターネットサービス ,  *細粒度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率モデル ,  細粒度 ,  トピック ,  進化