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複合施設におけるツイ一卜の時空間分析に基づくタグクラウドを用いた可視化システム

机译:可视化系统根据复杂设施的暮光空间分析使用标签云

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摘要

シヨツビングモールや高層ビルのような小規模施設が多数存在する複合施設において,Twitterでの情報発信が密集しており,各フロアやエリアなど小規模施設に関連する情報を発見することは難しい.また,ジオ夕グ付きツイ一トはジオコーディングにより緯度経度は取得できるが,高さ情報をもたないためフロアの抽出は容易ではない.本研究では,複合施設内で発信されたツイートを分析し,各フロアならびにエリアの小規模施設に関連するツイートを抽出し,それら場所ごとのWebページ上に関連するツイ一トをマツビングし,さらにそのページ上に該当するツイートの集約情報をタグクラウドとして提示するシステムの構築を目指す.我々はこれまで,複合施設を対象にその施設全体に対するツイ一トを場所名に基づきWebページへのマツビングおよび場所に関するツイ一ト発見の検証を行ってきた.本論文では,各小規模施設と時間帯ごとのツイートの特徴語に着目し,時間と空間情報に基づくツイ一ト分析による各小規模施設に関するツイートの抽出およびタグクラウド生成?可視化手法を提案する.提案手法の有効性を確認するために,機械学習手法を用いたクラスタリングによるツイ一ト分類精度の検証および夕グクラウドとなる特徴語の時間変化に伴う相関分析と特徴語抽出精度の検証を行う.
机译:在一个复杂的设施中,有许多小型设施,如棚户口商场和高层建筑物,Twitter中的信息传播是密集的,并且很难发现与每个楼层或地区等小型设施相关的信息此外,可以通过地理编码来获取地理解开的Twit,但由于可以获得纬度和经度,因此提取地板并不容易。在这项研究中,推文起源于复杂的设施分析和提取与之相关的推文该地区的小型设施和挖掘与每个地方的网页相关的推文,也标记我们的目标是构建一个系统要呈现为的系统。到目前为止,我们已经在整个设施上验证了Twiz的两次发现整个工厂的组合设施。在本文中,我们专注于每个小规模设施和时区的推文特征,并根据时间和空间信息和标签云生成提取每个小规模设施的推文?我们提出可视化方法为了确认所提出的方法的有效性,它是通过使用机器学习方法进行聚类验证TWIT分类准确性,以及验证相关分析和特征字提取精度,与特征词为云的时间变化云。。

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