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大学院紀要=Bulletin of graduate studies
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このアイテムのアクセス数:
62
件
(
2025-02-16
02:24 集計
)
Permalink : https://doi.org/10.15002/00010538
Permalink : https://hdl.handle.net/10114/9788
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説明
155-160_丸谷_琢磨
pdf
886 KB
81
論文情報
ファイル出力
アイテムタイプ
紀要論文
タイトル
ツイッターにおける関連発言抽出手法の提案
その他のタイトル
Study on Extract a Related Tweets with Influenced Tweet on Twitter
著者
著者名
丸谷, 琢磨
著者名
MARUYA, Takuma
言語
jpn
ISSN
18810667
DOI
https://doi.org/10.15002/00010538
出版者
法政大学大学院情報科学研究科
雑誌名
法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
巻
9
開始ページ
155
終了ページ
160
発行年
2014-03
著者版フラグ
Version of Record
抄録
Twitter has a powerful communication tool. Everyone can omit their information as they like and people who read it can spread it to other people by retweet as well. But there is no information about the reason why they retweet the tweet. Therefore the people can deliver misinformation and it is difficult to get related tweets. It makes misinform to twitter users. This paper proposes a system to extract related tweets associated with a certain tweet, which is retweeted by many people. An existing way, which Twitter supports to get related tweets by JSON, is not effective especially at coverage of related tweeets. This research made a test collection including 4000 tweets from 1000 people about a certain tweet, which includes each posted 2 tweets after and before user retweets the certain tweet. To this test collection, f-measure and recall of the existing way have the scores 0.0047 and 0.23%, respectively. The proposed system runs for the test collection. The experiment shows that bag-of-words with feature of only noun and without wordnet has a highest f-measure. It scores 0.811 and at the time recall scores 0.776, which is 165 times than the existing way. This research is possible to apply this system for marketing of company and preventing to spread misinformation.
資源タイプ
Article
書誌レコードID
AA12222297
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資料タイプ別
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学内論文
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法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
501 学内論文
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紀要
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法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
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9
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