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J-GLOBAL ID：201802264668111216   整理番号：18A1809465

Twitterデータ解析に基づく交通流の最適化に関する研究【JST・京大機械翻訳】

An investigation on optimizing traffic flow based on Twitter Data Analysis

著者 (4件)： Pratap A. Raghuvira (V.R. Siddhartha Engineering College, India) ,  Prasad J V D (V.R. Siddhartha Engineering College, India) ,  Kumar K Praveen (V.R. Siddhartha Engineering College, India) ,  Babu S (V.R. Siddhartha Engineering College, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICICCT  ページ： 320-325  発行年： 2018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： 本論文では,以前のトラヒック解析手法と社会データを考慮することにより,トラヒック制御を最適化するための解決策を提案した。交通管制システムは世界的な問題であり,道路交通混雑や自動車事故などのイベント同定のための情報源として,社会的ネットワークサイトをプラグインすることができる。大量の社会的データは,携帯型電子機器とインターネットの利用がより大きな人口を始めているので,来るべき年に増加するであろう。ここでは,携帯型とスマートな装置からの運転者の位置データの利用可能性と,FaceブックとTwitterのようなマイクロブログサイトからの供給が,主要な注目された都市における交通制御への適切な解決策を発見する上で重要な役割を果たす。社会的Webは,完全性を達成するために母集団を認可し,それらを与えることにより,近傍を生成することができる。著者らは,Twitter pourの報告から,コミュニケーション経験信用のために,サブスタンティブなモニタリングブループリントを作り出した。配列は,機会駆動ルートとしてのストランドから設計され,雇用指向構成において希薄であり,テキスト掘削法のレターにより,離散探索基準上に植え付けられたTwitterからのチャープを得ることができた。そして,ピンセット調整を実行した。ターゲットイベントを検出するために,ツイートのような特徴に基づいてツイートを分類し,クラスタ化する必要がある。ユーザは,現実のイベントを報告するためにTwitterを使用している。それは,Twitterにおけるこのテキストストリームを分析することによって,それらのイベントを同定することに焦点を合わせ交通検出システムは,道路網の多くの地域のリアルタイム監視のためにinkedされた。それは,リアルタイムでほとんど交通イベントの検出を可能にする。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *交通流 ,  道路 ,  雇用 ,  都市 ,  *データ解析 ,  クラスタ化 ,  携帯型 ,  インターネット ,  交通混雑 ,  情報源 ,  コミュニケーション ,  Web【情報システム】 ,  自動車事故
準シソーラス用語： 実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： Twitter ,  データ解析 ,  交通 ,  最適化 ,  研究