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J-GLOBAL ID：201702225532680527   整理番号：17A0398175

ビッグ社会データのオンライン行動解析のための実時間イベント検出【Powered by NICT】

Real-time event detection for online behavioral analysis of big social data

著者 (2件)： Nguyen Duc T. (Faculty of Information Technology, Vietnam Maritime University, Hai-Phong, Viet Nam) ,  Jung Jai E. (Department of Computer Engineering, Chung-Ang University, Seoul, Republic of Korea)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 66  ページ： 137-145  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  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： ソーシャルネットワーキングサービスは,インターネット市民の日常生活中にますます一般的になってきて,特に4G/WIFI連結性,全地球測位サービス,カメラ,心拍センサのような統合された有用性モジュールを用いたスマートモバイルデバイスの出現以来である。多くのデバイスは,任意時点で情報を共有するための利用可能な,光を立てる,状態を共有する,または事象をnarratingによる挙げられる。ユーザの行動は,データ(または社会的データストリーム)の流れを実時間特性,ネットワーク上の拡散のための短い遅延後あなたの友人のポスト約通知を構成を持つことを意味する。データストリームは,実際の社会的事実だけでなく非集束情報に関連するニュースを含んでいた。添加では,重要な情報(または事象)は,より注目,特定の話題における利害関係者間の関連メッセージや通信相互作用の数によって検証されたされている。技術観点から,前述のシナリオにおけるデータの特性は,社会的データストリームに基づく事象の発生を自動的に決定できるモデルを構築する機会を提供する。本研究では,初期事象同定の問題,データの処理性能と数の観点から入ってくるデータを処理するための適切なアプローチを必要とすることを解決する方法を提案した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 連結性 ,  心拍 ,  *インターネット ,  市民 ,  集束 ,  位置測定 ,  ニュース
準シソーラス用語： 利害関係者 ,  友達 ,  データストリーム ,  日常生活 ,  ソーシャルネットワーキングサービス ,  *イベント検出 ,  *実時間 ,  *行動解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 事象検出 ,  実時間イベント検出 ,  社会ネットワーク解析

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 社会 ,  オンライン ,  行動解析 ,  実時間 ,  イベント検出