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Twitterを用いた電車遅延の自動通知
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/90326
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/903266c042309-313a-4784-81d9-7cf1bcfbd5c9
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2013-02-21 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | Twitterを用いた電車遅延の自動通知 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Automatic Notification for Train Delay from Twitter | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
東京電機大学未来科学部 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京電機大学未来科学部 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京電機大学未来科学部 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学知の構造化センター | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学情報基盤センター | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Tokyo Denki University School of Science and Technology for Future Life | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Tokyo Denki University School of Science and Technology for Future Life | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Tokyo Denki University School of Science and Technology for Future Life | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
The University of Tokyo Center for knowledge Structuring | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
The University of Tokyo Information Technology Center | ||||||||
著者名 |
簗瀬, 拓弥
増田, 英孝
山田, 剛一
荒牧, 英治
中川, 裕志
× 簗瀬, 拓弥 増田, 英孝 山田, 剛一 荒牧, 英治 中川, 裕志
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著者名(英) |
Takuya, Yanase
Hidetaka, Masuda
Koichi, Yamada
Eiji, Aramaki
Hiroshi, Nakagawa
× Takuya, Yanase Hidetaka, Masuda Koichi, Yamada Eiji, Aramaki Hiroshi, Nakagawa
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本研究では電車の運行状況をリアルタイムに一般の Twitter のユーザのツイートから取得することを目的とする.対象として常磐線をキーワードとして含むパブリックタイムライン上のツイートを半年分収集した.このデータを用いて単位時間あたりのバースト数を元に定常時と異常時を判別し,通知を行うシステムを試作した.また,遅延や運転見合わせ時のユーザのツイートの特徴の分析を行った. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Our goal is to extract train services from ordinary twitter users' tweets in real-time. We have collected tweets which includes '常磐線' from public time line over six months. We distinguish abnormal state from normal state by using a burst per minutes in the collected tweets, and we implemented a prototype system which can be notified abnormal state. Also, we analyzed the characteristic of users' tweets when trains are delayed or postponed. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10114171 | |||||||
書誌情報 |
研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT) 巻 2013-IFAT-110, 号 1, p. 1-6, 発行日 2013-02-21 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |