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J-GLOBAL ID：201802284446337783   整理番号：18A1769406

ツイートアナライザ:Twitter傾向検出と可視化【JST・京大機械翻訳】

TweerAnalyzer: Twitter Trend Detection and Visualization

著者 (4件)： Doshi Zeel (Dwarkadas J. Sanghvi College of Engineering, Department of Information Technology, Mumbai, India) ,  Nadkarni Subhash (Dwarkadas J. Sanghvi College of Engineering, Department of Information Technology, Mumbai, India) ,  Ajmera Kushal (Dwarkadas J. Sanghvi College of Engineering, Department of Information Technology, Mumbai, India) ,  Shah Neepa (Dwarkadas J. Sanghvi College of Engineering, Department of Information Technology, Mumbai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCUBEA  ページ： 1-6  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： Twitterは最大の社会的ネットワークサイトの一つとして同定できる。多数のユーザは,ニュースを広げ,記事を共有し,世界的に他の人々と社会化するための普遍的なプラットフォームとしてTwitterを受け入れている。それに続いて,このような高い体積,各第二に発生したTwitterデータの高速度サージは,重要な解析的および解釈目的に利用される可能性がある。本論文の目的は,Tweenアナライザと呼ばれる簡単で簡単な解を実証することである。実時間Twitterデータを抽出するためのシステムを提案し,バーグラフ上での傾向のあるTwitter hashtagとアクティブユーザを表現するためのシステムを提案した。また,Tweenは,ユーザの現在の位置座標を用いて,世界地図上のツイートを表現する。提案したシステムは容易に展開でき,ジョブ検索,ニュース更新,ビジネスインテリジェンスなどの様々な実世界アプリケーションに利用できる。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： *可視化 ,  *分析機器 ,  応用プログラム ,  高速度 ,  ニュース
準シソーラス用語： ビジネスインテリジェンス ,  社会的ネットワーク ,  実時間 ,  世界地図 ,  トレンド検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： Twitter ,  傾向検出 ,  可視化