著者

白木原 渉 大石 哲也 長谷川 隆三 藤田 博 越村 三幸

雑誌

研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.2, pp.1-8, 2010-07-28

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情報検索エンジンでは最新の情報,特に流行している事柄を検索するのは難しい.近年,Twitter が急激に普及し始めた.Twitter では,世の中で流行している事柄 (流行語) について,多くの人が発言する傾向がある.Twitter のユーザーの中でも特に流行に敏感な人 (trendspotter) を知ることができれば,その人の発言に注目することで,流行している事柄についての情報をさらに簡単に手に入れることができる.本システムを実現する手法として,一般のバースト検出アルゴリズムを用いたが,これが Twitter の発言に対しても利用できることがわかった.さらに,本システムによって,5277 人のユーザーの中から,24 人の trendspotter を抽出することに成功した.It is too difficult for us to find out trends with search engines. Twitter, a popular microblogging tool, has seen a lot of growth since it launched in October, 2006. Information about the trends are posted by many twitterers. If we find out trendspotters from twitterers, and follow them, we can get it more easily. Our system uses the burst detection algorithm, and we verified its effectiveness for Twitter's posts. Finaly, we succeeded in detecting the 24 trendspotters by 5277 users.

著者

白木原 渉 大石 哲也 長谷川 隆三 藤田 博 越村 三幸

雑誌

研究報告データベースシステム(DBS)

巻号頁・発行日

vol.2010-DBS-150, no.2, pp.1-8, 2010-07-28

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情報検索エンジンでは最新の情報,特に流行している事柄を検索するのは難しい.近年,Twitter が急激に普及し始めた.Twitter では,世の中で流行している事柄 (流行語) について,多くの人が発言する傾向がある.Twitter のユーザーの中でも特に流行に敏感な人 (trendspotter) を知ることができれば,その人の発言に注目することで,流行している事柄についての情報をさらに簡単に手に入れることができる.本システムを実現する手法として,一般のバースト検出アルゴリズムを用いたが,これが Twitter の発言に対しても利用できることがわかった.さらに,本システムによって,5277 人のユーザーの中から,24 人の trendspotter を抽出することに成功した.

著者

白木原 渉 大石 哲也 長谷川 隆三 藤田 博 越村 三幸

雑誌

研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)

巻号頁・発行日

vol.2012-IFAT-105, no.14, pp.1-7, 2012-01-13

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Web検索では,検索エンジンによって得られた結果がユーザの必要としている情報ではないことがしばしばある.この問題を解決する一つの方法として検索エンジンに与えるクエリを改善するクエリ拡張がある.しかし,これまでの多くのクエリ拡張は,最新の話題を検索するために有効な語を生成できていない.本論文では,最新の話題を検索するために有効な語を生成するための方法として,情報のリアルタイム性を持つマイクロブログであるTwitterの投稿(ツイート)を使い,ツイートされた時刻の時間的距離に注目した関連単語抽出アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは重要な語の近くに出現する単語は重要であるという考えに基づいている.更に,このアルゴリズムが実際にリアルタイム性の高い関連語を抽出できることを実験により示す.