DEIM Forum 2014 B6-2

マイクロブログユーザのクラスタに着目したイベント手がかり語の抽出
田中

匠†

関

洋平††

† 筑波大学情報学群知識情報・図書館学類 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1–2†† 筑波大学図書館情報メディア系 〒 305-8550 茨城県つくば市春日 1–2
E-mail: †s1213114@u.tsukuba.ac.jp, ††yohei@slis.tsukuba.ac.jp
あらまし

本研究では，ある期間に起こった自分の知りたい出来事に関連したイベントの手がかりとなるような単語を，Twitter のつぶやきデータを用いて検索できるようなシステムの構築を目指す．このシステムにより，利用者は自分が興味のある事柄に関連したイベントについて，その詳細な情報を効率よく調査できる．具体的な方法としては，
まず，システムの利用者が単語と期間のクエリを与えると，関連語によるクエリ拡張を行う．そして，クエリについてよく情報発信するユーザを集め，そのユーザたちの期間内のつぶやきを集約して手がかり語を出力する．実験では，
リアルタイム性の高いイベントを示すような手がかり語の出力を確認した．
キーワード

マイクロブログ，Twitter，クエリ提示

1. は じ め にた Twitter ユーザたちを抽出し，仮想的にこのリスト機能を構築する．システムの利用者が入力した検索語についてよく投稿

1. 1 本研究の目的と意義する Twitter ユーザを抽出し，そのユーザクラスタのある期間

Web 検索の発展に伴い，利用者があるトピックについて情報の投稿を集約することにより，その話題に関連したイベントをを収集する技術は発展してきた．一方で，たった今起こったば知ることができる手がかり (以下「手がかり語」) を提示するシ

かりのイベントや，昔に起こったイベントについて，利用者がステムの検討を行う．

未知である場合，そのイベントについて調べることは難しい．

1. 3 イベント手がかり語について

本研究では，興味のあるトピックについて，ある特定の時期に本研究で作成するシステムの出力となる，イベント手がかり

発生している未知のイベントを知りたい利用者に，その手がか語について説明する．

りとなる語を提示する手法を提案する．本手法は，イベントがイベント手がかり語とは，ただの関連語ではなく発生したイ

起こる時期に適合したクエリ提示（query suggestion）の一種

ベントを知る手がかりとなる語であり，システムの利用者が入であると考えることができ，イベントを検索したい利用者を支力した検索語とは直接関連は無くても，あるイベントを指し示援できる．ここで，本研究での「イベント」とは，「文化祭」やす手がかりとなる言葉である．

「スポーツの試合」などの行事や催しだけでなく，「雷雨の発生」イベント手がかり語抽出の概要を図 1 に示す．

や「電車の遅れ」など，発生した事象すべてを指す．たった今システムの利用者の入力としては期間と検索語であり，図で起こったばかりのイベントについて調査するリソースとしては，は 2013 年 6 月 1 日から 6 月 10 日の間で，検索語を “サッカー”

リアルタイム性の強いメディアである Twitter に書き込まれてとしている．そしてこれらの情報から，「日本」，「W 杯」，「本いる情報を活用する．

田」，
「欠場」，
「アジア」，「ザック」，「イラク」といった手がか

1. 2 背景

り語の抽出が行われ，システムの利用者はこの抽出したイベン

代表的なマイクロブログのひとつに，Twitter [1] がある．こト手がかり語から連想することにより，「W 杯アジア最終予選・の Twitter には，あるクラスタの Twitter ユーザをひとまとイラク戦で本田が欠場」というようなイベントを知ることがでめにしてタイムラインに表示する「リスト」という機能が存在

きる．

する．
リストでは，多くの場合何らかの共通点を持った Twitter
ユーザのつぶやきがまとめられていて，その共通点に関連したトピックのイベントが発生すると，同時期に発生したトピックについての，もしくはそれを連想するようなつぶやきが急激に増加することが確認されている．
また，Twitter は一投稿あたりの文章量は少ないかわりに速報性が高く，共通の話題が出回りやすい．このようなリアルタ
イム性が高いコミュニティでのホットワードは，「いま」起きているイベントを示す言葉である可能性が高い．
本研究では，普段 Tweet している話題から検索語に関連し

図 1 手がかり語抽出

1. 4 本論文の構成

し，クラスタ内で重み付けを行う．さらに，抽出した Twitter

以下，2. 章で関連研究を述べた後，3. 章で提案するイベント

ユーザを用いて，そのクラスタである期間にどんなイベントが手がかり語の提示手法について紹介する．4. 章では，Twitter

話題に上がっていたのか調べる手がかり語を抽出する手法を提のデータの収集方法について述べる．5. 章では，イベント手が案する．

かり語抽出の実験と，抽出するユーザ数を検証する実験について説明する．最後に，6. 章でまとめを行う．

2. 関 連 研 究

3. イベント手がかり語の提示手法
本研究で，イベント手がかり語を Twitter データを利用して提示する手法の流れを，図 2 に示す．手順は以下の通りである．

2. 1 クエリ提示に関する研究（ 1 ） システムの利用者が検索語と期間を入力する．検索語

本研究のアプローチは，システムの利用者が指定する時期に適は，名詞となる単語を自由に入力し，期間については，開始日合するという点に特徴がある，クエリ提示（query suggestion）

時と終了日時を指定する．

の一種と考えることができる．クエリ提示は，最近の Web サー（ 2 ） 入力された検索語の関連語を抽出する．

チエンジンにおいては，当たり前のように実現されている技術（ 3 ） 検索語と関連語を，指定された期間内によくつぶやくであり，その提示にはクエリログやクリックスルーデータが利Twitter ユーザ群を，各ユーザについて評価値を計算して上位用されることが多い [2]．

順に抽出し，ひとつのクラスタとする．

時期を意識した提案はほとんど存在せず，わずかな例外 [3]も存在するが，この手法もクエリログの使用を前提としている．

（ 4 ） ユーザクラスタ内のユーザの評価値を考慮して，ある期間に起こったイベントの手がかり語を提示する．

一方，大塚ら [4] は，クエリログではなく，コミュニティQA をリソースとして，システムの利用者が入力したクエリに対して，選択した質問カテゴリと季節に応じて，適切な拡張クエリを提示する手法を提案している．この手法は，季節という観点を入れている点で，本研究で考える時期を意識した手法と関係があるが，本研究で考える時期というのはイベントの発生およびそれが話題として継続している，より短いスパンを想定している．
このため，本研究ではコミュニティQA ではなく，よりリアル
タイム性の高いメディアであるマイクロブログを想定する．

2. 2 ユーザ抽出に関する研究
本研究では，ある時期にイベントについてつぶやいている

Twitter のユーザ群を探し，そのユーザ群のつぶやき集合を利用して，イベント手がかり語の提示を実現する．
ユーザ抽出に関連した研究として，白木原ら [5] は，Twitter
上でバーストが起こった時，そのバーストの単語を最も早くつぶやいた人をたちを trendspotter として抽出するという研究を

図 2 提案手法の流れ行った．本研究では，イベントに関連した情報に敏感な Twitter
ユーザを抽出するという観点で，イベントの発生の周辺のどの以下でそれぞれの手順について，詳細を説明する．

時期につぶやいたユーザを抽出すると有効か検証するという点

3. 1 関連語取得

で参考にする．

関連語を抽出するために，まず関連語の候補となる単語を，また，稲垣らの研究 [6] では，ブロガの体験熟知度に応じた

きざしカンパニーの kizAPI [8] を利用して取得する．kizAPI

ブログのランキング付けを行った．この研究では，検索ワード

は，大量のブログエントリーを収集・索引化し，関連語検索，に関連したトピックについてそれぞれのブロガがどれだけ熟知

KWIC (KeyWord In Context) 検索，ホットワードランキング

しているかを計算し，ランキング付けを行なうことにより，そなどを提供している API であり，本研究では，この関連語検索のトピックにおけるブログの信頼度を図っている．一方，田島を利用した．kizAPI の関連語取得方法としては，クエリを含らの研究 [7] では，クエリを入力すると，そのクエリに対してむ URL を投げると指定したキーワードの関連語を item とす

適切なレポータを抽出，評価を行って，適切なレポータを利用

る RSS が返される．この API を利用した関連語は，キーワー者に推薦するという研究を行った．この研究では共起語によりドと同一文脈（キーワードを含む文及びその前後 1 文）の中で，クエリ拡張を行い，それらを用いて Twitter ユーザの抽出，評キーワードと共起回数の多い順にソートされている．このまま価を行っている．

利用すると，一般的によく使われる語が多くなることから，本

本研究では，これらの関連研究を参考にし，共起語によりク

研究では，この関連語検索で得られた単語を候補として，idf

エリ拡張を行い，マイクロブログ上のクエリに関連した体験熟を参考とした iuf(inverse user frequency) を，取得した Tweet

知度が一定以上の Twitter ユーザの集合を，熟知クラスタとデータについて計算し，iuf が高い単語を，最終的に関連語として選択する．

4. 2 ノイズの除去と3. 2 ユーザクラスタの抽出

形態素解析によるイベント手がかり語候補の抽出

ユーザクラスタ抽出では，検索語と選択した関連語を含む

Tweet データには，解析に必要のない多数のノイズが含まれTweet の割合が多い Twitter ユーザの抽出を行う．抽出方法とている．まず，形態素解析の前に，収集した Tweet テキストか

しては，それぞれの Twitter ユーザにおいて，以下の評価値がら，以下の要素をノイズとして除去する．

高い n 人のユーザ (n=10) とする．
評価値 =期間内の T witter ユーザが投稿した関連語数
期間内の T witter ユーザの T weet 数

3. 3 手がかり語の抽出
手がかり語の抽出には，単語出現頻度（tf）と時期依存度を用いる．時期依存度とは，指定した期間外と比べて，特に期間内に多く現れているかを示す指標であり，idf の考え方を応用して計算する．また，本研究において出力する手がかり語は，

m 個の単語 (m=10) とする．

4. Tweet の収集とイベント手がかり語候補の格納本研究で利用するデータは Twitter のつぶやきであり，大量の Tweet データが必要となる．手がかり語抽出システムにお•機種依存文字•URL•

リプライ中の Twitter ユーザ ID

次に，ノイズを除去した Tweet テキストを形態素解析にかけ，名詞とその出現頻度をカウントする．形態素解析には，

MeCab（注 2）を用い，新出の名詞に対応するため，MeCab のユー
ザ辞書として 4 文字以上の Wikipedia（注 3）のエントリと，はてなキーワード一覧（注 4）を登録した．以下に，形態素解析を行い，インデックス化した例を示す．


例:Tweet テキスト
印刷してくるの忘れたー！
！今日は夜までにまた学校行って印刷してこなくちゃ…



例:解析後

いて，システムの利用者から検索語を与えられてから大量の

今日:1

Tweet データを取得して解析を行う場合，データの取得と前処

学校:1

理だけで多くの時間を必要としてしまう．そこで，Tweet デー

印刷:2

タの収集システムは，手がかり語抽出システムとは独立させて動作させている．

Tweet データの収集システムは以下のように収集を行う．
（ 1 ） Twitter の非公式ライブラリである Twitter4j（注 1）を用いて Tweet データを収集．
（ 2 ） 収集した Tweet データ中のノイズを除去．
（ 3 ） Tweet 文を形態素解析して名詞だけを取り出しイン
デックス化．
（ 4 ） データをデータベースに格納していく．
それぞれについて，以下で詳しい説明を行っていく．

4. 1 Tweet データの収集本研究では，日本国内の日本語 Tweet の収集を目的とし






夜:1





さらに，形態素解析の後，出力された名詞のうち，以下に当てはまる要素を，ノイズとして除去する．

•

1 文字のみのひらがな，カタカナ，アルファベット，数

字，漢数字

•

twitter 内の表現（RT，QT，フォロー，フォロワー，フォ

ロバ，ツイート，垢，TL など）•

w の連続（w，ww，www）•

助数詞（個，枚，匹，人など）•

その他ノイズと判断したもの（笑，時，分，秒，用，系など）て，日本の最北端，最南端，最東端，最西端が含まれる座標

4. 3 イベント手がかり語候補の格納(122.5601, 45.3328) と座標 (153.5911, 20.2514) が頂点となる抽出したイベント手がかり語候補は，MySQL（注 5）を用いて，四角形に含まれる範囲の日本語 Tweet を取得する．座標内にインデックス化を行う．テーブルは，表 1 のようになる．

は，韓国やその他の国の一部が入ってしまうが，日本語でフィルタリングを行うことにより，国内の日本語 Tweet と比べて，

表 1 単語インデックステーブル例

TweetID

UserID

Tweet 投稿日時

単語

出現回数

国外の日本語 Tweet は非常に少なく，無視できると考える．

00000000000000 @user id 2013-12-00 12-00-00 今日

1

また，収集する時間と頻度について，一定の期間と時間帯に00000000000000 @user id 2013-12-00 12-00-00 学校

1

偏らないようにする必要があるが，上記の範囲の Tweet を短00000000000000 @user id 2013-12-00 12-00-00 印刷

200000000000000 @user id 2013-12-00 12-00-00

1

すぎるスパンで取得し続けると，Tweet データ量が多すぎで処夜:理できなくなることと，データサイズが大きくなりすぎてしま:うという問題がある．本研究では，以上の点を考慮し，30 秒毎に 100 件の Tweet を取得することにした．

（注 2）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html（注 3）：http://ja.wikipedia.org/（注 4）：http://developer.hatena.ne.jp/ja/documents/keyword/misc/catalog（注 1）：http://twitter4j.org/（注 5）：http://www-jp.mysql.com/



5. イベント手がかり語の抽出実験

•

検索語：天皇陛下（ 1 ） イベント 1：2013 年 12 月 23 日

5. 1 実 験 目 的

毎年 12 月 23 日は，天皇誕生日である．天皇陛下は傘寿の 80 歳

この実験では，検索語を用いて，実際にイベント手がかり語となり，これを記念して宮内庁は，天皇陛下の日常生活を撮影しが正しく抽出できるか調査することにより，検索語ごとの傾向た映像を初めて公開した．

の違いを明らかにする．

（ 2 ） イベント 2：2014 年 1 月 1 日

5. 2 実 験 方 法

天台宗青蓮院名誉門主の東伏見慈洽氏が亡くなられた．東伏見慈

この実験では，表 2 に示す 6 つの検索語を準備し，イベント

洽氏は故香淳皇后の実弟で，天皇陛下の叔父にあたる．密葬は 6

手がかり語抽出の効果について検証する．検索語 1 つにつき，日，次男の門主「慈晃氏」により青蓮院門跡で行われる．

•

実際に発生した 2 種類のイベントを用意し，計 12 種類のイベ

検索語：安倍首相（ 1 ） イベント 1：2013 年 12 月 28 日

ントを正答として，そのイベントを導き出せる単語が抽出でき

12 月 26 日，安倍首相が突然靖国神社を参拝した．この行動にているかという観点で評価を行う．それぞれのイベントの詳細

対して，中国や韓国が懸念を示し，靖国神社参拝の正当性が問わを，図 3 と図 4 に示す．

れた．

期間としては，イベント発生から話題が盛り上がったタイミ（ 2 ） イベント 2：2014 年 2 月 9 日

ングを基準として，その日の 0 時 0 分から，その翌日の 0 時 0

NHK の籾井会長と百田，長谷川両経営委員の発言が波紋を呼び，分の 24 時間とする．つまり，2014 年 1 月 1 日を基準とすると，抗議行動にまで発展した．さらに，これらの経営委員を推薦し，指定する期間は 2014 年 1 月 1 日 0 時 0 分〜2014 年 1 月 2 日

任命した安部首相の責任も問われた．

•

0 時 0 分となる．

•

検索語：紅白歌合戦（ 1 ） イベント 1：2013 年 12 月 24 日

連続テレビ小説「あまちゃん」の天野春子役である小泉今日子が，天野春子として第 64 回 NHK 紅白歌合戦に出演することを予告

検索語：電子書籍（ 1 ） イベント 1：2013 年 12 月 22 日

した．報告は，小泉今日子のスタッフにより，公式 Twitter 上で

紀伊國屋書店ら 13 社が来春から書店で電子書籍の販売を開始す

行われた．

る計画を立てている．13 社は「電子書籍販売推進コンソーシア（ 2 ） イベント 2：2013 年 12 月 31 日

ム」を設立し，アマゾンに対抗した「ジャパゾン」を目指す．

毎年 12 月 31 日には紅白歌合戦が放送される．第 64 回 NHK 紅（ 2 ） イベント 2：2014 年 2 月 7 日

白歌合戦では、テレビ初パフォーマンスである Linked Horizon
が注目を集めた．

ソニーは，北米における電子書籍事業からの撤退を決定した．既

存の利用者には，楽天 kobo への移行を促す．

•


図 4 「天皇陛下」，「安倍首相」，「紅白歌合戦」のイベント

検索語：餃子の王将（ 1 ） イベント 1：2013 年 12 月 20 日

表 2 検索語と基準となる日餃子チェーン「餃子の王将」を展開する「王将フードサービス」
検索語の大東隆行社長（72）が京都市山科区の本社前の駐車場で射殺さ基準となる日イベント 1

イベント 2（ 2 ） イベント 2：2014 年 2 月 13 日

電子書籍

2013 年 12 月 22 日

2014 年 2 月 7 日

餃子チェーン「餃子の王将」が 2014 年 2 月 13 日〜15 日まで，

餃子の王将

2013 年 12 月 20 日

2014 年 2 月 13 日

全店で飲食を行った客に餃子無料券付き割引券の配布を行うキャヤンキース

2014 年 2 月 12 日

2014 年 2 月 13 日ンペーンを実施した．

天皇陛下2013 年 12 月 23 日

2014 年 1 月 1 日

安倍首相

2013 年 12 月 28 日

2014 年 2 月 9 日

紅白歌合戦

2013 年 12 月 24 日 2013 年 12 月 31 日

れた．

•

検索語：ヤンキース（ 1 ） イベント 1：2014 年 2 月 12 日
田中将大が米ヤンキースの入団記者会見を行った．会見中，田中は「アイ・アム・ベリー・ハッピー・トゥ・ビー・ア・ヤンキー

5. 4 考（ヤンキースの一員になれてとても嬉しい）」とコメントした．

察

実験結果より，ほぼ全てのイベントにおいて発生したイベン（ 2 ） イベント 2：2014 年 2 月 13 日

トを示す手がかり語を抽出できていることが確認できた．特ヤンキース主将，デレク・ジーター選手が今季限りで引退することを発表した．ジーター選手は通算 3316 安打を記録したこともに，検索語「餃子の王将」のイベント 1，2，検索語「ヤンキーあり，米大リーグスターの引退が惜しまれている．

ス」のイベント 1，2，検索語「天皇陛下」のイベント 2，検索

語「紅白歌合戦」のイベント 1 などは，高い精度で手がかり語図 3 「電子書籍」，「餃子の王将」，「ヤンキース」のイベントが得られ，出力された手がかり語を見るだけでイベントを推測できるものもあった．これらのことから，「餃子の王将」や「ヤ5. 3 実 験 結 果

ンキース」のように，検索語が店名やチーム名の場合や，発生それぞれの検索語について，抽出したイベント手がかり語を，したイベントが Twitter との親和性が高い場合に抽出が成功す

表 3 に示す．

る可能性が高く，検索語「天皇陛下」のイベント 2 のように，普段使わないような特殊な単語が多くなるイベントも手がかり

表 3 抽出したイベント手がかり語
検索語基準となる日電子書籍

2013 年 12 月 22 日

餃子の王将

ヤンキース

2014 年 2 月 7 日 2013 年 12 月 20 日 2014 年 2 月 13 日

2014 年 2 月 12 日

2014 年 2 月 13 日
今季限り

コンソーシアム

Kobo

大阪王将

乞食速報

トゥー

リーダ

北米

新大久保

全店

米大リーグ

ジーター

ジャパゾン

撤退

射殺

餃子

田中将大

米大リーグ

陣営

英文

研修

券

一員

安打

イベント

対抗

ソニー

いって

割引

入団

内野

手がかり語

店頭

This

銃

配布

記者会見

主将

決済

ストア

社長

付き

ヤンキー

フェイスブック
通算

書店

市場

寒

無料

田中

来春

パンツ

死亡

今

会見

悔い

本屋

中学

王将

感動

現時点

検索語
基準となる日

天皇陛下2013 年 12 月 23 日

安倍首相

2014 年 1 月 1 日 2013 年 12 月 28 日

紅白歌合戦

2014 年 2 月 9 日

2013 年 12 月 24 日 2013 年 12 月 31 日

ハッピーバースデー

東伏見慈洽

オピニオン

長谷川氏

天野春子

イェーガー

お誕生日おめでとう

香淳皇后

朴大統領

公職

天野

番目

万

天台宗

吉松

公人

STAFF

文字数

歳

門主

鮮明

籾井

12 月 31 日

白

イベント

実弟

正当

百田

ご覧

組

手がかり語

叔父

靖国参拝

友だち

NHK

消費

合祀

参拝

指摘

是非

死去

性

共通

ゲスト

蓮

日本

会長

応援

委員

ちゃん

靖国神社

語の抽出が容易だと考えられる．

ント手がかり語」の抽出手法を提案し，その実装を行った．

また，検索語「電子書籍」のイベント 1 では，「ジャパゾン」

提案は，システムの利用者が獲得したい情報の方向性をもっのような造語も手がかり語として得ることができている．検索

たマイクロブログユーザを集め，それらユーザの投稿を集約す

語「安倍首相」についても，抽出された単語は一般的な政治にると，その内容はシステムの利用者が必要としている情報であついての会話に出てくるキーワードであるため，それぞれの単るという仮定に基づいている．まず，システムの利用者は，興語を見ただけではイベント内容がわかりづらいが，手がかり語

味のある事柄を表すキーワードと期間の入力を行う．次に，シとしてはうまく抽出できている．

ステムの利用者によって入力されたクエリを関連語によって拡あまりよい結果が得られなかったものとしては，検索語「天張し，そのクエリを用いてマイクロブログユーザを抽出する．

皇陛下」のイベント 1 と検索語「紅白歌合戦」のイベント 2 がその後，マイクロブログユーザ群の期間中の投稿を束ねること挙げられる．このような結果となった理由として，検索語「天により，指定した期間中に潜在的に起こったイベントを知る手

皇陛下」のイベント 1 は，起こったイベントが小さすぎて知名がかりが得られる．

度が低かったからではないかと考えている．また，検索語「紅白歌合戦」のイベント 2 では，情報量が多すぎて偏りが生じてしまい，うまく抽出が行えなかったと考えられる．
以上から，今回用意した 12 種類のイベントのうち，10 のイ
ベントについて，内容を表す手がかり語の抽出に成功したとい実験から，提案手法により手がかり語としてイベントを示す
言葉が出力できていることを確認した．
最後に，実験で使用した，以下のイベントを利用してシステ
ムの有効性について説明する．

える．また，6 つの検索語について，検索時期を変更すること

紀伊国屋書店ら 13 社が電子書籍販売推進コンソーシアム

で，異なるイベントをとらえていることを確認した．手がかりを設立し，来春には書店での電子書籍の実験販売を開始す語については，その言葉を見るだけでイベントを推測できそうなものもあるが，そうでない言葉については，イベント内容の把握を支援するような仕組みについて，今後発展させていきた
いと考えている．

6. ま と め
本研究では，システムの利用者が「自分の興味があることに関連した過去に起きたイベント」を探す手がかりとなる「イベ

る予定．アマゾンに対抗した，連合体ジャパゾンを目指す．



システムの利用者はこのイベントのキーワードを知らないと仮定すると，電子書籍という検索語だけで検索してもこのイベン
トにたどり着くのは難しいが，検索語とこのイベントが発生した時期をクエリの期間に含めたイベント手がかり語抽出を行う
ことにより，「ジャパゾン」「コンソーシアム」
「対抗」
「書店」な
どといったイベント手がかり語が得られ，これらのキーワード

を検索語と併用することにより，イベントの検索が容易になる．
今後の課題としては，Web 上で動作させることができるサービスとしての実現が挙げられる．現在，検索語によっては，関連語取得から手がかり語出力までの実行時間が長くなってしまう場合があるが，どの検索語についても，2〜3 分でイベント手がかり語の出力ができるようにすることで，Web サービスとしての実現につなげていきたい．また，イベント手がかり語の視覚的表示や，ユーザからのフィードバックなどについても検討を進めていく予定である．

謝

辞本研究の一部は，科学研究費補助金基盤研究 C（課題番号24500291），基盤研究 B（課題番号 25280110），萌芽研究（課
題番号 25540159），ならびに筑波大学図書館情報メディア系プ
ロジェクト研究による助成に基づき遂行された．

文

献[1] Twitter. http://twitter.com/ (accessed 2013-6-10).
[2] Sumit Bhatia, Debapriyo Majumdar, and Prasenjit Mitra.
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of the 34th Int’l ACM SIGIR Conference on Research andDevelopment in Information Retrieval, pp. 795–804, Beijing, China, July 2011.
[3] Taiki Miyanishi and Tetsuya Sakai. Time-aware Structured
Query Suggestion. In Proc. of the 36th Int’l ACM SIGIR
Conference on Research and Development in Information
Retrieval, pp. 809–812, Dublin, Ireland, July 2013.
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における流行語先取り発言者の検出システムの開発. 情報処理学会研究報告. データベース・システム研究会報告, Vol. 2010,
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ドホックな Twitter フォローネットワーク構成手法. In IEICE
Technical Report, 第 13 巻. 電子情報通信学会, 2013.
[8] kizapi. http://kizasi.jp/tool/kizapi.html (accessed 2013-1220).