人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第34回 (2020)
セッションID: 4P2-GS-6-04
会議情報

ソーシャルメディアにおけるネットワーク情報を取り入れたイベントポピュラリティ解析
*長屋 弘大澤 幸生早矢仕 晃章鳥居 寛之宇野 賀津子
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録

イベントポピュラリティ解析はソーシャルメディアやインターネットにおいて,特定のイベントに関する大衆からの注目度合いを把握するための重要なタスクである.特に,災害などの危機的状況においては,適切な情報発信方法やデマ拡散防止を講じる上で大変有益である.本論文では,ノイズロバストで解釈性に優れたイベントポピュラリティ解析手法であるNet-TF-SWを提案し,福島第一原子力災害に関連するツイートに適用している.また,既存手法との比較も行っており,提案手法がそれらよりもノイズに対してロバストであることを示している.

著者関連情報
© 2020 一般社団法人 人工知能学会
前の記事 次の記事
feedback
Top