著者

黒木陽介 大石哲也 長谷川隆三 藤田博 越村三幸 田代祐一

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2011, no.1, pp.695-697, 2011-03-02

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Twitterにおいて、ある共通のハッシュタグを付けた発言群を時系列に基づいて解析することでそのハッシュタグを付けている発言群の内容を明らかにする。これによって、ある地域で行われている講演に対してハッシュタグを付けて発言している人がいる場合、そのハッシュタグの内容に関する説明があればその場にいない人でも講演の内容を知ることができる。またハッシュタグを使用する際、どのハッシュタグがどういう趣旨を持って使われているかが分からないと利用しにくいので、ハッシュタグの内容説明があることによってハッシュタグをより使用しやすくなる。

著者

瀧口裕一 大石哲也 長谷川隆三 藤田博 越村三幸 倉門浩二

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2011, no.1, pp.567-569, 2011-03-02

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本研究では、Wikipediaの単語(記事)のアクセス数解析に基づいた単語、もしくはカテゴリ間にある関連度を算出し、関連度の高い単語、カテゴリを抽出する方法について提案する。Wikipediaの単語(記事)単位で1時間毎に集計されたアクセス数を基に回帰分析や単語毎にアクセス数が急激に増えた(以下バーストと呼ぶ)期間を検出する方法を用いて、ある単語との関連度の高い単語をWikipedia内の全単語と、その単語内に記載されているリンク先の単語からそれぞれ抽出する。また、Wikipediaの全カテゴリについても単語と同様の方法を用いて、あるカテゴリと関連度の高いカテゴリを抽出する。