オンラインメディアにおける周期的トピックの抽出
詳細
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．
