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J-GLOBAL ID：201802249461670539   整理番号：18A0196297

Trendi:新たな,展開とフェージングの話題によるニュースとマイクロブログにおける物語追跡【Powered by NICT】

Trendi: Tracking stories in news and microblogs via emerging, evolving and fading topics

著者 (6件)： Zhang Xuchao (Virginia Tech, Falls Church, VA, USA) ,  Zhao Liang (George Mason University, Fairfax, VA, USA) ,  Chen Zhiqian (Virginia Tech, Falls Church, VA, USA) ,  Boedihardjo Arnold P. (U. S. Army Corps of Engineers, Alexandria, VA, USA) ,  Dai Jing (Google Corporation, USA) ,  Lu Chang-Tien (Virginia Tech, Falls Church, VA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 1590-1599  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： 情報過負荷の今日の時代において,人々がTwitterのような大規模ニュースメディアとマイクロブログからホットな話題の変化を検出するために挑戦している。マイクロブログから主流ニュース機関と議論からの報告は主要な事象の全体像を形成するために互いに補完することができた。既存の研究は,一般的に単一源に焦点を当て,これはかなりより洗練されたモデルが必要であるように複数の情報源を組み合わせた話題:新たな,進化とフェージング句の発展を追跡するためにしようとすることが稀であった。本論文では,1)主要事象のより完全な見解を提供するニュースとマイクロブログからの相補的情報を発見することによりインクリメンタルアルゴリズムを用いたニュースとツイッターデータ源における進化的話題を統合した新しい物語発見モデルを提案した;2)モデリング,進化と進行中の事象を通して話題と特徴をフェージングおよび3)はニュースとソーシャルメディアからの大量のデータを扱うことができるスケーラブルなアルゴリズムを作成した。新しいモデルのパラメータは,乗算器の交互方向手法(ADMM)をベースに新しいアルゴリズムを用いて最適化した。異なるドメインからの複数のデータセット上での包括的実験的評価は筆者らの提案アプローチの有効性および効率性を示した。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： *ニュース ,  乗算器 ,  過負荷 ,  情報源 ,  最適化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： ソーシャルメディア ,  インクリメンタルアルゴリズム ,  句 ,  *物語 ,  *マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 展開 ,  フェージング ,  話題 ,  ニュース ,  マイクロブログ ,  物語 ,  追跡