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講演抄録/キーワード
講演名 2019-01-22 10:25
SNSトレンドを始点としたユーザの関心を煽る雑学探索
松田純哉荒澤孔明渡邊稜平服部 峻室蘭工大IN2018-81
抄録 (和) 雑学とは,くだらないことや些細なことの役に立つか立たないかを問わない知識のことである.そのような性質に反して人々の話の種として度々活用され,テレビ番組のネタとして使用されるなど,雑学は知識としてだけでなくコミュニケーションツールとしても活用することができる.しかし,日常生活上で雑学を知る機会というのは限られており,わざわざ雑学を調べる人もほとんどいない.また,Web上には無数の雑学が存在しているが,Webの情報量の規模故に現時点では,面白い雑学を探し出す明確な方法が存在していない.そこで,世の中の流行を表すトレンドを始点として雑学を探索することで,より多くの人が関心を持つ面白い雑学を探し出すことができると考えた.本稿では,情報の流動性が高いSNSのトレンドを対象とし,ユーザの関心を煽る多種多様な雑学を導き出す手法について検討する. 
(英) Trivia are one kind of knowledge about trashy things and trivial things etc., and almost always we do not care whether or not they are useful for us. Contrary to such nature that trivia have, trivia can be utilized as knowledge as well as a communication tool. For example, they are often used as a topic of conversation by people, and moreover as a topic of TV programs etc. However, there is little opportunity for us to learn about trivia in our daily lives, and also there are few people who bother to search for trivia purposely. In addition, there is currently no clear way to search the Web for funny trivia due to the explosively-growing information volume of the Web, although there are countless trivia on the Web. Therefore, we propose a novel way to search the Web for funny trivia that more people are interested in, by using a trend word showing a trend of the world as a starting point of the searching. This paper examines a method to search the Web for various kinds of trivia inducing users' interests, by focusing on SNS trends with high mobility of information.
キーワード (和) 雑学探索 / SNS / 情報抽出 / Webマイニング / 機械学習 / / /  
(英) Trivia Search / SNS / Information Extraction / Web Mining / Machine Learning / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 408, IN2018-81, pp. 51-56, 2019年1月.
資料番号 IN2018-81 
発行日 2019-01-14 (IN) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IN2018-81

研究会情報
研究会 IN  
開催期間 2019-01-21 - 2019-01-22 
開催地(和) 愛知県産業労働センター15F 愛知県立大学サテライトキャンパス 
開催地(英) WINC AICHI 
テーマ(和) コンテンツ配信/流通、ソーシャルネットワーク(SNS)、データ分析・処理基盤、ビッグデータ及び一般 
テーマ(英) Contents Distribution, Social Networking Services, Data Analytics and Processing Platform, Big data, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IN 
会議コード 2019-01-IN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) SNSトレンドを始点としたユーザの関心を煽る雑学探索 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Searching the Web for Trivia Inducing Users' Interests by Starting with SNS Trends 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 雑学探索 / Trivia Search  
キーワード(2)(和/英) SNS / SNS  
キーワード(3)(和/英) 情報抽出 / Information Extraction  
キーワード(4)(和/英) Webマイニング / Web Mining  
キーワード(5)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
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) 松田 純哉 / Junya Matsuda / マツダ ジュンヤ
第1著者 所属(和/英) 室蘭工業大学 (略称: 室蘭工大)
Muroran Institute of Technology (略称: Muroran Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 荒澤 孔明 / Komei Arasawa / アラサワ コウメイ
第2著者 所属(和/英) 室蘭工業大学 (略称: 室蘭工大)
Muroran Institute of Technology (略称: Muroran Inst. of Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 渡邊 稜平 / Ryohei Watanabe / ワタナベ リョウヘイ
第3著者 所属(和/英) 室蘭工業大学 (略称: 室蘭工大)
Muroran Institute of Technology (略称: Muroran Inst. of Tech.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 服部 峻 / Shun Hattori / ハットリ シュン
第4著者 所属(和/英) 室蘭工業大学 (略称: 室蘭工大)
Muroran Institute of Technology (略称: Muroran Inst. of Tech.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-01-22 10:25:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IN 
資料番号 IN2018-81 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.408 
ページ範囲 pp.51-56 
ページ数
発行日 2019-01-14 (IN) 


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