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講演抄録/キーワード
講演名
話題の勢い指標を用いたTwitterのトレンド分析
真辺 龍華垣 恭山崎翔哉飯尾 淳中大
抄録 (和) 本研究はTwitter上で形成されるトレンドを分析対象として、各トレンドが固有に持つトレンドの勢いを加味し、トレンドデータを分析するものである。各トレンドの話題の勢いの定量化には、各トレンドワードを含むツイート到着率を用いた。この到着率を利用し、トレンドの形成過程の分析及び、長期化するトレンドのトレンド初期のデータにおける特徴ないし条件の特定を行った。またそれらの分析の結果と機械学習のアルゴリズムを組み合わせ、将来的なトレンドリストの予想を試みた。 
(英) This research is the analysis targeting trends formed on Twitter, with the addition of the momentum of each trending topic. In order to quantify the trend momentum, it uses the average arrival rate of tweets, including trend words. With momentum, it analyzes the process of forming a trend and identifies why some trends take a long time in the trends list from early data that trend topic has emerged. In addition, by combining the results of analyses and machine learning algorithms, this study attempts to predict the trend list.
キーワード (和) Twitter / トレンド / トレンド予想 / 機械学習 / / / /  
(英) Twitter / Trends / Predict trends / Machine learning / / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 CW  
開催期間 2022-12-16 - 2022-12-16 
開催地(和)  
開催地(英)  
テーマ(和) 地方創生SDGsとサイバーワールド、および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CW 
会議コード 2022-12-CW 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 話題の勢い指標を用いたTwitterのトレンド分析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Analysis of Twitter trends with momentum of subjects 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Twitter / Twitter  
キーワード(2)(和/英) トレンド / Trends  
キーワード(3)(和/英) トレンド予想 / Predict trends  
キーワード(4)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 真辺 龍 / Ryo Manabe / マナベ リョウ
第1著者 所属(和/英) 中央大学 (略称: 中大)
Chuo University (略称: Chuo Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 華垣 恭 / Takashi Hanagaki / ハナガキ タカシ
第2著者 所属(和/英) 中央大学 (略称: 中大)
Chuo University (略称: Chuo Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 山崎 翔哉 / Shoya Yamazaki / ヤマザキ ショウヤ
第3著者 所属(和/英) 中央大学 (略称: 中大)
Chuo University (略称: Chuo Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 飯尾 淳 / Jun Iio / イイオ ジュン
第4著者 所属(和/英) 中央大学 (略称: 中大)
Chuo University (略称: Chuo Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時  
発表時間 分 
申込先研究会 CW 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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