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J-GLOBAL ID：201802233367188461   整理番号：18A2031436

ブランド人気を評価するためのソーシャルメディアマイニング【JST・京大機械翻訳】

Social Media Mining for Assessing Brand Popularity

著者 (2件)： S Al-Sheikh Eman (Al Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Hoque Abul Hasanat Mozaherul (Al Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University, Riyadh, Saudi Arabia)
資料名： International Journal of Data Warehousing and Mining  (International Journal of Data Warehousing and Mining)
巻： 14  号： 1  ページ： 40-59  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3854A  ISSN： 1548-3924  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ビジネスはそれらの顧客フィードバックを分析し,ブランドの人気を競合ブランドの人気と比較する。近年の社会メディアの利用の増加は大量のテキストコンテンツを生産しており,ブランド人気分析のためのデータの豊富なソースになっている。本論文では,分類と辞書ベースの方法の新しいハイブリッドアプローチを提案し,社会的メディアポストにおいて表現された感情に基づくブランド人気を評価した。3つの化粧品製品の9つの異なるブランドのためのTwitterメッセージに基づいて,Naive Bayes(NB)とSVMを用いた2つの異なる分類モデルを構築した。さらに,感情の定量化を辞書に基づくアプローチを用いて行った。提案したモデルの全体的比較に基づいて,SVM分類装置は,NB分類器の73.57%と63.63%の精度,80.63%と69.38%のAUCと比較して,それぞれ78.85%の精度と94.60%のAUCによって最も高い性能を持った。ブランド人気を評価するために,分類と語彙アプローチに基づく特定の指標を提案した。Copyright 2018 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コンテンツ ,  *ブランド ,  化粧品 ,  サポートベクトルマシン ,  語彙
準シソーラス用語： テキストマイニング ,  感情分析 ,  SVM分類 ,  分類モデル ,  テキスト ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ブランド人気 ,  Bayes Bayes ,  感情分析 ,  感情強度 ,  サポートベクトルマシン ,  テキストマイニング ,  Twitter

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： ブランド ,  評価