document streamにおけるburstの発見(情報抽出・データマイニング)

概要

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近年、Web上には様々な意見情報が存在している。そのため、Web上でいつ、どのような情報が注目されていたかを把握することは企業活動にとって重要な情報になりつつあると考えられている。本研究では特にblogと電子掲示板を対象とし、その中で注目されている話題を示すトピックワードを発見するための手法を提案する。提案手法は、Kleinbergの提案するburst検出手法に基づいた手法であり、blogや電子掲示板に対する書き込みを時間情報を含む文書列であるdocument streamとして扱い、その中でdocumentの出現間隔が短くなっている箇所(burst)に注目すべきイベントがあるとして検出する。その際、Kleinbergの提案する手法ではイベント発生と無関係にdocument数が変動するようなdocument streamをうまく扱うことができないため、手法の拡張を行った。また提案手法を用いてトピックワードの抽出実験を行い、手法の有効性を評価した。
一般社団法人情報処理学会の論文
2004-03-04