論文の概要: Finding Experts in Social Media Data using a Hybrid Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03920v1
- Date: Thu, 1 Apr 2021 09:08:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 21:53:08.718709
- Title: Finding Experts in Social Media Data using a Hybrid Approach
- Title（参考訳）: ハイブリッドアプローチによるソーシャルメディアデータにおける専門家の探索
- Authors: Simon James (Seamus) Brady
- Abstract要約: エキスパートクエスト(ExpertQuest)と呼ばれるプロトタイプシステムを開発したのは,モダンな関数型プログラミング言語 (Clojure) でソーシャルメディアデータとLinked Dataを問合せするシステムである。
ハイブリッドアプローチの利点と欠点を説明する議論と結論が提示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Several approaches to the problem of expert finding have emerged in computer
science research. In this work, three of these approaches - content analysis,
social graph analysis and the use of Semantic Web technologies are examined. An
integrated set of system requirements is then developed that uses all three
approaches in one hybrid approach.
To show the practicality of this hybrid approach, a usable prototype expert
finding system called ExpertQuest is developed using a modern functional
programming language (Clojure) to query social media data and Linked Data. This
system is evaluated and discussed. Finally, a discussion and conclusions are
presented which describe the benefits and shortcomings of the hybrid approach
and the technologies used in this work.
- Abstract（参考訳）: 専門家発見問題に対するいくつかのアプローチがコンピュータサイエンス研究に現れている。
本研究では,コンテンツ分析,ソーシャルグラフ分析,セマンティックウェブ技術の利用という3つのアプローチについて検討した。
次に、3つのアプローチ全てを1つのハイブリッドアプローチで使用するシステム要件の統合セットを開発する。
このハイブリッドアプローチの実用性を示すために,現代関数型プログラミング言語(clojure)を用いて,ソーシャルメディアデータとリンクデータのクエリを行うための,expertquestと呼ばれる実用プロトタイプエキスパート検索システムを開発した。
本システムを評価,検討した。
最後に、ハイブリッドアプローチの利点と欠点と、この研究で使用される技術を説明する議論と結論が提示される。
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