『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=322987)

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種別 (必須): 国内講演発表 [継承]
言語 (必須): 日本語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨):
カテゴリ (推奨): 研究 [継承]
共著種別 (推奨): 単独著作 (徳島大学内の単一の研究グループ(研究室等)内の研究 (単著も含む)) [継承]
学究種別 (推奨): 学士課程学生による研究報告 [継承]
組織 (推奨):
著者 (必須): 1. (英) Ryusei Matsumoto (日) 松本 流星 (読) まつもと りゅうせい
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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2.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.情報光システムコース.情報工学講座])
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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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.情報光システムコース.情報工学講座])
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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4.北 研二 ([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.情報光システムコース.情報工学講座])
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Visualization of the occurrence trend of infectious diseases using Twitter  (日) Twitter を用いた感染症発生動向の視覚化   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) The purpose of this research is to extract comments on infectious diseases from Twitterand to create an infection map.As a method,we check the facts of the extracted utterance,extractthe past tweets of the infected person from the result,and estimate the place where the personlives.We used SVMs both for the fact check and place estimation.  (日)    [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) Twitter (日) Twitter (読) [継承]
2. (英) visualization (日) 可視化 (読) [継承]
3. (英) trend of infectious diseases (日) 感染症発生動向 (読) [継承]
発行所 (推奨): 社団法人 人工知能学会 [継承]
誌名 (必須): (英) (日) 人工知能学会インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会(第15回) (読)
ISSN (任意):
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(必須): [継承]
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(必須): 48 53 [継承]
都市 (必須):
年月日 (必須): 西暦 2017年 3月 4日 (平成 29年 3月 4日) [継承]
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DOI (任意):
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和文冊子 ● 松本 流星, 吉田 稔, 松本 和幸, 北 研二 : Twitter を用いた感染症発生動向の視覚化, 人工知能学会インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会(第15回), 48-53, 2017年3月.
欧文冊子 ● Matsumoto Ryusei, Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita : Visualization of the occurrence trend of infectious diseases using Twitter, 人工知能学会インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会(第15回), 48-53, March 2017.

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