- 著者
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菊池 祥太郎
小池 優希
浦田 真由
遠藤 守
安田 孝美
水野 政司
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 研究報告情報システムと社会環境(IS)
- 巻号頁・発行日
- vol.2014, no.3, pp.1-6, 2014-12-01
ソーシャルメディアの特徴に,リツイートやシェアなどの情報を評価し広範囲なネットワークに情報を拡散する機能がある.近年は,ソーシャルメディア上の 「口コミ」 の拡散効果や活用の重要性について注目が集まっている.また,Deep Learning (深層学習) は機械学習アルゴリズムの 1 つであり,画像認識や音声認識の分野で大きな活躍を見せている.本研究では,ソーシャルメディアの 「Twitter」 における口コミの情報伝播効果が,モバイルアプリストアの 「iTunes App Store ランキング」 に与える影響の相関性・関連性について着目をした.さらに Deep Learning を用いて,Twitter におけるつぶやき数の変動や影響を与えやすい時間帯といった原因系データから,App Store ランキングの順位変動の予測可能性について分析・検証を行った.Feature of social media has a function to spread the information to the wide range of networks by Retweet and share. Recently, a word of mouth in social media is the spreading effect and importance of utilization. In addition, Deep Learning is used mainly in the field of speech and image recognition. In this study, we focused on the relation and correlation between the number of tweets on Twitter and ranking of application store on iTunes App Store. We was analysis and verification of the possibility of predicting fluctuation the App Store from time zone and fluctuation number of tweets by using the Deep Learning.