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J-GLOBAL ID：202002277715042166   整理番号：20A0299166

グラフベースの共ランキングアルゴリズムを用いたソーシャルネットワークにおける社会的感情の分析【JST・京大機械翻訳】

Analyzing Social Emotions in Social Network Using Graph Based Co-Ranking Algorithm

著者 (4件)： Priya Kani (Hindustan University, Chennai, India) ,  Krishnaveni R. (Hindustan University, Chennai, India) ,  Krishnamurthy M. (KCG College of Technology, Chennai, India) ,  Bairavel S. (KCG College of Technology, Chennai, India)
資料名： International Journal of Technology and Human Interaction  (International Journal of Technology and Human Interaction)
巻： 16  号： 2  ページ： 23-33  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3853A  ISSN： 1548-3908  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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は非常に一般的になっており,何百もの数百万のツイートが広い種類の話題について毎日投稿されている。これにより,ユーザの質問に応じて適切なツイートを日常的に表示する検索エンジンを導くことにより,実時間探索アプリケーションが可能になった。最近の研究は,これらのツイートのかなりの割合が「イベント」であることを示しており,ツイートストリームにおける新しいイベントの検出は多くの研究興味を引き付けている。しかし,イベントに関するこのリアルタイム情報を適切に表示することに焦点を当てた研究はほとんどない。例えば,主要な検索エンジンは,逆の年代順で質問に適合するすべてのツイートを簡単に表示する。オンラインコンテンツは豊富な時間的ダイナミクスを示し,多様な実時間ユーザ生成コンテンツはこのプロセスをさらに強化する。しかし,オンライン含有量が時間とともに増加し,それによる時間的パターンは,注目のために競合する異なる量のコンテンツが,ほとんど調査されていない。本論文では,社会ネットワーク上での公共感情の追跡と分析,およびこれらの変動を引き起こす可能な理由の発見について述べた。異なる領域における市民の見解と意見からの決定を見つけることは重要である。それらは,他の背景テキスト収集と比較して,1つのテキスト収集における特別な話題または側面を発見するために使用することができる。実装した方法は95%の精度を達成し,一方,社会的ウェブサイトからの感情と最小時間での意見率の96.3%を予測した。Copyright 2020 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 市民 ,  *コンテンツ ,  検索エンジン
準シソーラス用語： ユーザ生成コンテンツ ,  オンライン ,  実時間 ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 新しいトピックマイニング ,  グラフベースのコランキング ,  公共感情 ,  感情分析 ,  Twitter

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (7件)： グラフ ,  ランキング ,  アルゴリズム ,  ソーシャルネットワーク ,  社会 ,  感情 ,  分析