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J-GLOBAL ID：202202219224684998   整理番号：22A0067171

自殺事象分析のためのイベントキューブ:事例研究【JST・京大機械翻訳】

Event Cube for Suicidal Event Analysis: A Case Study

著者 (9件)： Li Qing (Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China) ,  Yan Zhihan (Department of Electronic Electrical Engineering, University College London, London, UK) ,  Li Jun (Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China) ,  Yang Zhenguo (School of Computer Science, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Lin Zehang (Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China) ,  Leong Hong Va (Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China) ,  Chen Lei (Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China) ,  Yu Nancy Xiaonan (Department of Social and Behavioural Sciences, City University of Hong Kong, Hong Kong, China) ,  Yu Nancy Xiaonan (Shenzhen Research Institute of City University of Hong Kong, Shenzhen, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13080  ページ： 512-526  発行年： 2022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： 大規模で動的に更新されたニュースとソーシャルメディアデータストリーム(a.k.a.ビッグデータ)のような公的に利用可能なデータは,広範囲の社会活動,個人の見解,および表現をカバーする。効果的な研究と応用は,この大きなデータの基礎となる知識パターンの理解と発見の能力に大きく依存し,そこから,イベントの概念は,より複雑な知識構造を構築する際に,コーナーストーンとして機能する。そのような大量のデータから実世界事象を発見するための方法論と技術の確立,ならびに効率的で美的方法でそのような事象の管理と分析が重要で,挑戦的である。本論文では,自殺事象に対する様々な収集,強化,融合および解析タスクをサポートするために考案されたイベントキューブフレームワークを提案した。より具体的には,受動的および能動的な方法で複数のデータソース上のデータ収集のための機構を提示し,データ整理のための様々な表現空間から構築されたマッピングを促進する。さらに,多重データ固有構造を統合し,識別データ表現を学習するためにマルチモーダル融合を考案し,不均一マルチモーダルデータを効率的に処理する。最後に,事象キューブモデルを開発して,階層構造と分析操作によるイベント組織化と文脈化をサポートする。自殺事象とそれらの関係のオンライン分析処理をサポートする著者らのイベントキューブ設備の能力と利点を実証するために事例研究を提供した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ圧縮 ,  *事例研究 ,  自殺 ,  階層構造 ,  ニュース ,  データ収集
準シソーラス用語： オンライン分析 ,  ソーシャルメディア ,  ビッグデータ ,  マルチモーダル融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： イベントキューブ ,  自殺イベント ,  ソーシャルメディア

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自殺 ,  事象 ,  分析 ,  イベント ,  研究