徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

徳島大学ウェブサイトへのリンク

(EDB発行のIDとパスフレーズ,又は情報センター発行の個人cアカウントとパスワードでログインしてください.)

著作: [吉田 稔]/児嶋 拓己/[松本 和幸]/[北 研二]/Toward Analyzing Relations between Sleep Time and Social Networking Service Texts: Prediction of the Tweet Time Span Using the Last Tweet of the Day/[International Journal of Advanced Intelligence (IJAI)]

ヘルプを読む

「著作」(著作(著書,論文,レター,国際会議など))は,研究業績にかかる著作(著書,論文,レター,国際会議など)を登録するテーブルです. (この情報が属するテーブルの詳細な定義を見る)

  • 項目名の部分にマウスカーソルを置いて少し待つと,項目の簡単な説明がツールチップ表示されます.

この情報をEDB閲覧画面で開く

EID
377014
EOID
1122612
Map
0
LastModified
2024年12月6日(金) 18:12:53
Operator
大家 隆弘
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
吉田 稔
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  1. 吉田 稔([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.知能情報コース.情報工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (英) Takumi Kojima / (日) 児嶋 拓己 / (読) こじま たくみ
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  3. 松本 和幸([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.知能情報コース.情報工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. 北 研二
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Toward Analyzing Relations between Sleep Time and Social Networking Service Texts: Prediction of the Tweet Time Span Using the Last Tweet of the Day

副題 任意
要約 任意

(日) Sleeping habits are one of the major issues in today's healthcare. In this paper, we consider the problem of analyzing sleeping habits of people using social networking service (SNS) texts. As the first step toward predicting user's sleeping time using SNS texts, we assume that the time span between the user's last post in one day and the first post the next day can be used as a pseudo-indicator for the user's sleeping time if the user posts the text sufficiently frequently. We call such tweet time spans ``pseudo-sleeping time'' if the first tweet of the next day include ``Good morning'' or similar words. We try to predict such pseudo-sleeping time using the text (tweet) of the preceding tweet (i.e., the last tweet of the day). Preliminary experiments show that the tweet text contains some useful information to predict the user's pseudo-sleeping time.

キーワード 推奨
  1. (英) sleeping time
  2. (英) SNS
  3. (英) text mining
発行所 推奨 (英) AIA International Advanced Information Institute
誌名 必須 International Journal of Advanced Intelligence (IJAI)(AIA International Advanced Information Institute)
(pISSN: 1883-3918)
ISSN 任意 1883-3918
必須 12
必須 1
必須 1 9
都市 任意
年月日 必須 2021年 3月 初日
URL 任意 http://repo.lib.tokushima-u.ac.jp/116122
DOI 任意
PMID 任意
CRID 任意 1570291227698842880
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意