オンラインメディアにおける周期的トピックの抽出
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
ブログ，ニュース，スパムのキーワード時系列データにおいて，自己相関にもとづき，各情報源の周期的話題の分析を行った．そのため，独自で継続的に収集しているブログとニュースのデータを用いた．また，独自に開発したスパム分離手法により，収集したブログからスパムを分離し，スパムのデータとして用いた．これら時系列データの違いを調べるために，自己相関にもとづくキーワードの文書頻度の基本周期系列抽出アルゴリズムを開発した．このアルゴリズムを用いて周期の分布や，7日周期および365日周期のキーワードの抽出を行った．その結果，ブログは毎週のテレビ番組や週末の趣味や年中行事，ニュースは政府や経済，スパムはメルマガやアフィリエイトの話題が多いことが分かった．
- 経営情報学会の論文
経営情報学会 | 論文
- ソフトウェア分野における研究開発テーマ策定の方法論とその評価
- エージェントモデルを用いたATMの設置台数決定法
- 特集にあたって : 「情報技術(IT)の人間的側面」の重要性について
- 経営能力の育成に向けて : ケースメソッドの果たす役割とその教育方法
- 医療機関へのBSCの導入と情報マネジメント