背景
マイクロブログの普及(FaceBook, Twitter, Tumblr…)
情報共有の高速化 犯罪予告炎上
攻撃バルス
4
Twitter アカウントの犯罪係数を測る“Web ”サービス
犯罪係数 : ダークサイドに落ちる確率
システム
530
530
530
5
方法
対象の Twitter ユーザのツイートォを読み込む
ネガティブな単語が入ってないかチェック
犯罪係数を算出
6
使ったもの
主要php, javascript, Mysql
大事igo-php, 感情極性単語表 , TwistOauth
他less, stylus, jQuery, vim, NetBeans, CodeIgniter, Foundation, CoffeeScript
7
方法
対象のユーザを決める (TwitterAPI)そのユーザのツイートを一定量取ってくる(TwitterAPI)
「わかるうける神」
8
方法
単語ごとにネガポジ評価 (感情極性対応表 )
“ ” わかる => 0.75“ ” うける => -0.10“ ” 神 => 0.99
ユーザの評価
10
成果物
ドミネーターhttp://dominator.elzup.com
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ユーザの評価値を DB に保存一定期間内は再評価を行わないで参照
キャッシュシステム
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考察
・トップに表示するユーザのアルゴリズムに工夫が出来るのでは
・そのユーザの問題となるツイートを提示する
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