主催: Webインテリジェンスとインタラクション研究会
会議名: WI2研究会
回次: 10
開催地: 京都大学百周年時計台記念館
開催日: 2017/07/07 - 2017/07/08
p. 25-30
花火大会や近所のお祭りといった人が集まるイべントは、その周辺のコンビニなどの店舗に予期せぬ需要を生む可能性がある。そのような予告地域イベントをWEB やTwitter からの収集し、「開催場所」「開催期間」を特定する手法について検討する。また,得られたデータからどのようなイべントなのかカテゴリの推定を、教師ありもしくは半教師ありのトピックモデルを用い行った。教師ありトピックモデルを用いることにより、約77%でカテゴリの推定ができた。また半教師ありトピックモデルを用い、正解データのうち一部のラベルの情報を使わず学習を行い、学習に用いなかったラベルが、抜くカテゴリによっては再現されることを確認した。