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J-GLOBAL ID：201902240666312768   整理番号：19A2878274

LDAに基づくweiboにおける緊急Webrの研究【JST・京大機械翻訳】

A Study of Emergency Web Rumors in Weibo Based on LDA

著者 (4件)： Zhang Yuan (Capital Normal University, China) ,  Zhao Qian (Capital Normal University, China) ,  Lv Huiying (Capital Normal University, China) ,  Yu Yang (Capital Normal University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCNEA  ページ： 240-244  発行年： 2019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： Weiboは,コンテンツが真ではないにもかかわらず,ユーザのための非常に高いボリュームプラットフォームである。リアルタイムに作成された豊富なコンテンツは,話題を同定するために大量の情報を含む。このような話題は,公共意見マイニング,マーケティングおよび緊急情報拡散のような多くの方法で利用できる。しかし,Weiboのようなマイクロブログシステムにおいて,緊急およびWebルーマがしばしば現れる。Webルーマに直面して,真と偽の間を区別することは困難であり,その意見はしばしば群衆に従い,世論危機の原因となる。LDAトピックモデルのようなモデルは,文書の収集を,根底にある話題を表すキーワードの集合に関連付けるためのアルゴリズムを提案する。この方式に基づいて,本論文は,用例として四川省における2017年のTaifu中学校を取り入れて,Weiboにおけるネットのコメントを収集して,この緊急における主題を分析した。本論文では,提案した手法について述べ,事例研究を行い,Webルーマの管理に寄与し,緊急事態におけるルーマの広がりを制御するための解決策を提案した。Copyright 2019 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： 世論 ,  マーケティング ,  事例研究 ,  キーワード ,  *Web【情報システム】 ,  アルゴリズム ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 用例 ,  トピックモデル ,  マイクロブログ ,  緊急情報 ,  意見マイニング ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  検索技術  (AC06020S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： LDA ,  研究