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J-GLOBAL ID：201802242509296510   整理番号：18A0196440

ツイート分析における資産価格気泡モデルの利用【Powered by NICT】

Using an asset price bubble model in tweet analytics

著者 (1件)： George K.M. (Computer Science Department, Oklahoma State University, Stillwater, Oklahoma 74078)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 2730-2739  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： ビッグデータとの関連で予測法は新しいアプローチを採用する必要がある。正当化は短期間にマイクロブログを通って侵入する公衆データの体積から導くことができる。そのようなデータに基づいて予測と他の推論は,政治,エンターテインメント,および緊急事態のような多くの分野で行われている。本論文では,B機能しきい値モデル(BTM),予測分析のための新しいアプローチを提案した。BTMは機能/シリーズ(B機能)としきい値から構成されている。この方法は適切なモデルをあらかじめ定義と考えられているデータをしきい値条件を満たすかどうかを試験することである。推論を比較に基づいて導いた。本論文では,B機能として平均回帰,確率的,投機的領域を捉えることができる資産気泡モデルを採用した。経験的分析は,ツイッターデータに提案法を適用して示した。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： *気泡 ,  予測 ,  予測技法 ,  *モデル
準シソーラス用語： 実証分析 ,  閾値モデル ,  マイクロブログ ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分析 ,  資産価格 ,  気泡 ,  モデル