LDAを利用した、twitter上のユーザ類似度判定システム - risuo's blog
大学院で自然言語処理の研究をしつつ、ブログタイトルのようなものを趣味的にチマチマと作っていまいた。個人的になかなか面白い解析結果が出たと思ったのでご紹介します。 目標： １．twitter上で、ある入力ユーザ（自分でなくてもよい）と興味の対象が似ているユーザを発見する ２．興味あるトピックには、どういう単語が含まれているか発見する 手法： １．１ユーザのツイート全体を１つの文書としてモデリングし、ＬＤＡで解析 ２．全てのユーザについて、トピック-ユーザの特徴ベクトルの距離を使って類似度を計算 特徴： １．巷にあるソーシャルネットワーク系の解析でありがちな、ユーザ同士のリンク情報を全く使っていない ２．トピックの次元は語彙の次元と比べてかなり小さい（1/(10^3)くらい）ので、単に単語の頻度を数えるのと比べて柔軟 解析結果ですが、とりあえずpythonの処理系が動作する環境で確認できるよう
「ネット弁慶は東北へ行ってボランティアしてきな」……NHK広報Twitterのツイートが物議 | RBB TODAY
ユルいツイートで人気を博しているNHK広報局の公式Twitterアカウント。しかし、18日深夜にこのアカウントから発信された、一部ネットユーザーを批判したツイートがネット上で物議をかもしている。 「ヘイトスピーチをまき散らすだけで、まるで何か世の中の役に立つことをやっている気になっているようなネット弁慶さんたちには、1度でいいから東北へ行ってボランティアでもしてきなよ、と言いたい。かなり本気で言いたい」 問題となっているツイートは上記のもの。かねてよりNHKらしからぬ（!?）ユルいツイートでファンも多く、54万人を超すフォロワーを獲得している人気アカウントだが、今回のツイートは特に反響が大きく、賛否両論を呼んでいる。 同アカウントの“中の人”によれば、ヘイトスピーチとは「人が"自分では変えることの出来ない特徴や環境"などをとりあげて、その人を貶めたり攻撃したりするような発言」のことだそうで
最近のJSの開発環境について知っておくべきライブラリ10個 - mizchi log
ほんとに10個だと思った？（無意味に煽っていくスタイル） 最近JSだけのリポジトリで無益なゲームを大量に作っては破棄しているのだけど、割とストレスなく出来上がってきたので書く。 長々と書くが、要は次のリポジトリに概要が詰まってる。 mizchi/mizchi_client_boilerplate · GitHub https://github.com/mizchi/mizchi_client_boilerplate 前提として、最近はCSJSでもnodeのインストールを前提とする環境が多い。必須といってもいい。 grunt gruntjs/grunt · GitHub https://github.com/gruntjs/grunt ビルドタスクを簡単に作れる。make、rake、などに相当するが、node製らしくファイルシステムの監視でアクションを作れるのが特長。$ grunt serv
[第三回論文速報会] Twitterの感情分析から株価の予報は可能か？
第二回で紹介した論文のグループが、Twitterの感情分析をアップデートしていたので読んでみた。タイトルもズバリ"Twitter mood predicts the stock market"。 ＊記事中に登場する式や図は全て下記論文からの引用です。 Twitter mood predicts the stock market Bollen et al. 2009 【概要】 ・行動経済学では、感情が個人の判断に大きく影響することが分かっている。Twitterから感情に関わる情報を引き出す事で、例えば株価の変動を予想出来るのでは？ ・ネガポジを判断するOpinionFinderと、6種類の感情因子（Calm, Alert, Sure, Vital, Kind, and Happy）に分解するGoogle-Profile of Mood States(GPOMS)でTwitter上の感情を解析
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ワンクリックデプロイ 〜いつまで手でデプロイしてるんですか〜 #devsumiA
