Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhanced Semantic Graph Based Approach With Sentiment Analysis For User Interest Retrieval From Social Sites

論文の概要: Enhanced Semantic Graph Based Approach With Sentiment Analysis For User Interest Retrieval From Social Sites

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04395v1
Date: Thu, 8 Aug 2024 11:58:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-09 15:38:36.195795
Title: Enhanced Semantic Graph Based Approach With Sentiment Analysis For User Interest Retrieval From Social Sites
Title（参考訳）: ソーシャルサイトからのユーザ関心検索のための感性分析によるセマンティックグラフに基づくアプローチの強化
Authors: Usama Ahmed Jamal,
Abstract要約: セマンティックグラフに基づくアプローチは、クライアントやユーザの参照を、ツイートなどの自身のテキストを分析して識別する研究手法である。調査や評価などのインターネット関連のユーザアクティビティを必要とせず、ユーザの関心に関連する情報を収集する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Blogs and social networking sites serve as a platform to the users for expressing their interests, ideas and thoughts. Targeted marketing uses the recommendation systems for suggesting their services and products to the users or clients. So the method used by target marketing is extraction of keywords and main topics from the user generated texts. Most of conventional methods involve identifying the personal interests just on the basis of surveys and rating systems. But the proposed research differs in manner that it aim at using the user generated text as a source medium for identifying and analyzing the personal interest as a knowledge base area of users. Semantic graph based approach is proposed research work that identifies the references of clients and users by analyzing their own texts such as tweets. The keywords need to be extracted from the text generated by the user on the social networking sites. This can be made possible by using several algorithms that extracts the keywords automatically from the available content provided by the user. Based on frequency and degree it ranks the extracted keywords. Furthermore, semantic graph based model assists in providing useful suggestions just by extracting the interests of users by analyzing their contents from social media. In this approach graph comprises of nodes and edges where nodes represents the keywords extracted by the algorithm and edges shows the semantic connection between the nodes. The method does not require internet related user activities like surveys or ratings to gather user interest related information.
Abstract（参考訳）: ブログやソーシャルネットワークサイトは、ユーザーの興味や考え、考えを表現するためのプラットフォームとして機能している。ターゲットマーケティングは、レコメンデーションシステムを使用して、サービスや製品をユーザやクライアントに提案する。そこで,ターゲットマーケティングで使用する手法は,ユーザ生成テキストからキーワードと主トピックを抽出することである。従来の手法のほとんどは、調査と評価システムに基づく個人的関心事の特定を含む。しかし,提案した研究は,ユーザの知識ベース領域として個人的関心を識別・分析するための情報源として,ユーザ生成テキストを使用することを目的としていることが異なる。セマンティックグラフに基づくアプローチは、クライアントやユーザの参照を、ツイートなどの自身のテキストを分析して識別する研究手法である。キーワードは、ソーシャルネットワークサイトのユーザが生成したテキストから抽出する必要がある。これは、ユーザーが提供した利用可能なコンテンツからキーワードを自動的に抽出するいくつかのアルゴリズムを使用することで可能となる。頻度と度合いに基づいて抽出したキーワードをランク付けする。さらに、セマンティックグラフに基づくモデルは、ソーシャルメディアからコンテンツを分析することによって、ユーザの興味を引き出すだけで有用な提案を提供するのに役立つ。このアプローチグラフでは、ノードがアルゴリズムによって抽出されたキーワードを表すノードとエッジで構成され、エッジはノード間のセマンティックな接続を示す。調査や評価などのインターネット関連のユーザアクティビティを必要とせず、ユーザの関心に関連する情報を収集する。

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