著者
田爪 聡 榊 剛史 坂田 一郎 森 純一郎 大知 正直
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.31, 2017

twitterを用いたマーケティング解析は広く行われているが、投稿数や感情分析が主流であり、テキストの内容に着目した解析は十分に行われていないのが現状である。そこで、本研究ではtwitterから得られたテキストデータに対しトピックモデル解析を行い、トピックの時間ごとの移り変わりを調べた。またそこから各トピックに関する投稿数を推定することで、各アニメーション作品の売り上げ予測の精度向上が確認された。

言及状況

Twitter (1 users, 1 posts, 0 favorites)

ツイートのカテゴリ化によるアニメーション作品䛾ヒット要因に関する研究 https://t.co/USh77lSNY5 時間を区切って文書として、トピックモデルを適用する。

収集済み URL リスト