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J-GLOBAL ID：201702233567928623   整理番号：17A0381037

時間的解析を用いた大規模ソーシャルメディア上でのイベント検出【Powered by NICT】

Event detection on large social media using temporal analysis

著者 (2件)： Aldhaheri Abdulrahman (School of Engineering, University of Bridgeport, Connecticut 06604, United States of America) ,  Jeongkyu Lee (School of Engineering, University of Bridgeport, Connecticut 06604, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCWC  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 折畳みとしてソーシャルメディアネットワークは,ニュースを破壊する主要なニュースチャネルの一つと考えられている。ソーシャルメディアに基づくイベント検出の問題はソーシャルメディアの膨大な普及のために,最近研究者の注目を集めている。既存アプローチでは,社会的ネットワークの完全な特性を反映していないという特徴に焦点を当てた。本研究の目的のために,著者らは,社会的ネットワークの文脈の観察可能な変化を作ることができることを十分な力と運動量を持つことを発生事象を定義した。このような定義は,社会的ネットワークの全体像を見ることができる広い展望を提供する。本研究では,ソーシャルメディア上のイベントを検出するための新しいフレームワークを提案した。機械学習アルゴリズムを用いた事象の発生を反映していることを社会的ネットワークの構造変化を検出するために時間的アプローチを導入した。本研究では,処理時間的ソーシャルネットワークは,ソーシャルネットワークの完全な複雑性,イベント検出の高精度を捉えることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニュース ,  加工時間 ,  運動量 ,  折畳み ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 高精度 ,  複雑性 ,  構造変化 ,  社会的ネットワーク ,  *イベント検出 ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 解析 ,  大規模 ,  ソーシャルメディア ,  イベント検出