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J-GLOBAL ID：201902273128983839   整理番号：19A2761455

W3C PROV-DMを用いたソーシャルメディアにおける明示的および暗黙的相互作用の起源【JST・京大機械翻訳】

Provenance of Explicit and Implicit Interactions on Social Media with W3C PROV-DM

著者 (3件)： Taxidou Io (University of Freiburg, Freiburg, Germany) ,  Nies Tom (Ghent University - imec - IDLab, Ghent, Belgium) ,  Fischer Peter M. (University of Freiburg, Freiburg, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11406  ページ： 126-150  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
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： 近年,社会メディアにおける情報拡散の研究は,生産されたデータが高速,大量,およびウイルスであるので,多くの注目を集めている。そのようなデータの起源は,データに囲まれた情報の関連性と信頼性を判断するのに役立つので,等しく重要である。しかし,社会的媒体は,現在,起源に対する不十分な機構を提供し,一方,情報拡散のモデルは,それら自身の概念と概念を使用し,特定の使用事例を標的としている。本論文において,著者らは,著者らのモデルを,W3CPROVデータモデルに基づいて,情報拡散と供給源のために提示して拡張した。Provは,起源データの容易な出版を可能にし,PROVを利用する異なるシステム間の統合努力を最小化するWebネイティブで相互運用可能なフォーマットを提供する。著者らは,ソーシャルメディア上での人間行動の調査に基づいて,ユーザ相互作用の起源再構成のための計算法を提供した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高速度 ,  媒質 ,  再構成 ,  信頼性 ,  *相互作用 ,  人間行動 ,  Web【情報システム】 ,  データモデル
準シソーラス用語： 相互運用 ,  情報伝播 ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 起源 ,  情報拡散 ,  ユーザの相互作用 ,  PROV-DM

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： W3C ,  ソーシャルメディア ,  相互作用 ,  起源