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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-03-07 14:50 気分障害に適したTwitter上コミュニケーションの最適化手法の検討 ○伊藤直也・米澤朋子（関西大）  HCS2018-71 |
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| 抄録 | （和） | 気分障害の人がTwitter利用を通じ他者から受ける影響を鑑み，他ユーザとのつながりを最適化問題として扱った．TwitterAPIから取得したツイートを基に，各アカウントユーザを４つにレベル分けし，対象ユーザと類似レベルの気分障害である他ユーザのポジティブな発言を得ながら，自分と関わる人をつながり数として制限する．非線形ナップサック問題として定式化し，近似解法で質が良い解を高速に求められるグローバルグリーディ法を用い最適化を行った．結果として得られた解からどのレベルの人と関わることが最適なのかを示す． |
| （英） | Considering the influence of people with mood disorders from other people through Twitter use, we treated the SNS connection with other users as an optimization problem. Based on Tweets acquired from Twitter API, we classified the gathered account users into into the four levels of the severity. We set the number of people connected with the user (the number of connection) as the constraint while obtaining positive remarks of other users who are similar level of mood disorder to the target user. We formulated them as a nonlinear knapsack problem and optimized them using a global greedy method which can obtain high quality solutions at high speed by approximate solution. From the results of evaluation, we discuss which level and how many people are best involved from the obtained solution. | |
| キーワード | （和） | Twitter / SNS / データマイニング / 最適化 / / / / |
| （英） | Twitter / SNS / data mining / optimisation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 487, HCS2018-71, pp. 25-30, 2019年3月. | |
| 資料番号 | HCS2018-71 | |
| 発行日 | 2019-02-28 (HCS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | HCS2018-71 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS |
| 開催期間 | 2019-03-07 - 2019-03-08 |
| 開催地（和） | 北星学園大学 |
| 開催地（英） | Hokusei Gakuen Univ. |
| テーマ（和） | コミュニケーション研究の来し方行く末、および一般 |
| テーマ（英） | Past and future of communication research, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HCS |
| 会議コード | 2019-03-HCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 気分障害に適したTwitter上コミュニケーションの最適化手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimization of Communication Partners in Twitter for People with Mood Disorder |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Twitter / Twitter |
| キーワード(2)（和/英） | SNS / SNS |
| キーワード(3)（和/英） | データマイニング / data mining |
| キーワード(4)（和/英） | 最適化 / optimisation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 直也 / Naoya Ito / イトウ ナオヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 関西大学大学院 (略称： 関西大) Kansai University Graduate School (略称： Kansai Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 米澤 朋子 / Tomoko Yonezawa / ヨネザワ トモコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 関西大学 (略称： 関西大) Kansai University (略称： Kansai Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-03-07 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | HCS |
| 資料番号 | HCS2018-71 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.487 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-02-28 (HCS) |
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