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J-GLOBAL ID：201902247028523419   整理番号：19A1768865

リツイート予測のためのトピック特定感情検出【JST・京大機械翻訳】

Topic specific emotion detection for retweet prediction

著者 (3件)： Firdaus Syeda Nadia (Department of Computer Science, Ryerson University, Toronto, ON, Canada) ,  Ding Chen (Department of Computer Science, Ryerson University, Toronto, ON, Canada) ,  Sadeghian Alireza (Department of Computer Science, Ryerson University, Toronto, ON, Canada)
資料名： International Journal of Machine Learning and Cybernetics  (International Journal of Machine Learning and Cybernetics)
巻： 10  号： 8  ページ： 2071-2083  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4478A  ISSN： 1868-8071  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンラインソーシャルネットワークは,トピックに関する一つの意見,感情,選好,および反応を表現するための大きな媒体である。情報を共有するための機構として,Twitterユーザによって提案されたツイートを用いた。ツイートをreetingすることによって,利用者はツイートによって提供される情報を承認するだけでなく,同様の感情とピンセットによって表現される感情を共有する。ユーザの興味を発見するためのツイートとリツイートの分析は,主に情報拡散の分野における研究者にとって挑戦的で興味深いタスクである。過去の研究において,ユーザが関心のあるトピックに適合するツイートをリツイートすると通常仮定されている。しかしながら,トピックそのものだけでなく,トピックに関連する感情と感情も,ユーザのリツイート決定に影響を及ぼす可能性がある。本研究において,著者らの目的は,ユーザの主題の特定の感情が,彼の報酬決定に及ぼす影響を調査することである。異なる潜在的特徴により,異なる感情レベルで異なる話題に対するユーザの好みを見出すことができた。本研究は,主題に沿って,主題に対するユーザの感情が,ユーザのリツイート意思決定のモデリングにおける有用な因子であることを示した。Copyright 2018 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  *予測 ,  媒質 ,  モデリング
準シソーラス用語： 情報伝播 ,  オンラインソーシャルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： リツイート予測 ,  感情 ,  感情 ,  トピック

分類 (3件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 予測 ,  トピック ,  感情検出