| 講演名 | 2014/7/25 Topics and Influential User Identification in Twitter using Twitter Lists , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Twitter, as one of the most popular social network services, draws the attention of more and more researchers worldwide. With a large amount of information tweeted every day, it turns essential to identify the influential users we are interested in. In the previous research, researchers mainly identify topics from tweets and rank users by utilizing the follow relationship; however, the following relationship is strongly related to their reputation in real world and cannot describe their influence and activity level in Twitter exactly. Instead, in this paper, to identify topics and influential users, we use "Twitter List," whose name represents the topic of listed members. By analyzing Twitter List, we are able to detect topics and identify influential users in the corresponding topic more efficiently. Based on our experimental evaluation using the selected two topics, the influential users identified by our proposed method have the average influence score related to the topic made by interviewees of 3.7 and 3.33 outweigh the methods of ranking by follower numbers with the average score of 3.22 and 3.27 respectively. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | Vol.2014-DBS-159 No.13,Vol.2014-IFAT-115 No.13 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
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| 開催期間 | 2014/7/25(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Data Engineering (DE) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Topics and Influential User Identification in Twitter using Twitter Lists |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / Guanying Zhou |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Waseda University |
| 発表年月日 | 2014/7/25 |
| 資料番号 | Vol.2014-DBS-159 No.13,Vol.2014-IFAT-115 No.13 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 173 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |