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J-GLOBAL ID：202102255894603725   整理番号：21A2869871

ソーシャルメディアストリームからのコンテンツマイニングに基づくイベント関連性を評価するための教師なしおよび教師つき学習【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised and supervised learning to evaluate event relatedness based on content mining from social-media streams

著者 (1件)： Lee Chung-Hong (Dept. of Electrical Engineering, National Kaohsiung University of Applied Sciences, Kaohsiung, Taiwan)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 18  ページ： 13338-13356  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルメディアアプリケーションの爆発的成長のため,社会的マイニングによるイベント意識の強化は,極めて重要になった。マイクロブログの内容は,過去の散発イベントとストーリーに関連した貴重な情報を保存する。新たな現実世界の事象に取り組むための過去の事象からの経験を学ぶために,本研究では,その内容をマイニングし,関連分析に対する本質的な特徴を抽出することにより,実世界イベントを特徴付けるためにソーシャルメディアメッセージを利用した。一方では,著者らは,新たな事象を検出するためのTwitterマイクロブログに関するオンラインクラスタリングアプローチを確立し,一方,教師なしクラスタリングアプローチを用いて事象関連評価を行った。他方,著者らは,事象関連性のオフライン評価に対する拡張可能な測定尺度を作成するための教師つき学習モデルを開発した。教師つき学習により,開発した測度メトリックスは,様々な歴史的事象の関連性を計算でき,事象比較に対して,特定領域に対する事象インパクトを定量的に測定することができる。両方法の長所を結合することによって,実験結果は,著者らのシステムにおける複合フレームワークが,事象影響に関するより未知の知識の発見および事象認識の強化に対して,顕在であることを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  クラスタ化 ,  *教師つき学習 ,  応用プログラム ,  *コンテンツ ,  データマイニング
準シソーラス用語： メトリックス ,  オンライン ,  *ソーシャルメディア ,  オフライン ,  ツイッター ,  マイクロブログ ,  教師なしクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ストリームマイニング ,  データマイニング ,  イベント評価 ,  社会ネットワーク

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K) ,  情報処理一般  (JE15010U)

タイトルに関連する用語 (6件)： コンテンツ ,  イベント ,  関連性 ,  評価 ,  教師 ,  教師つき学習