◎増田真也・石川　孝（日本工大）

Twitterフロントページにあるトレンドトピックは，現在注目されているTwitter上のキーワードを表示する．しかし，同じトピックでも表わすキーワードが時間的に変化することがあるため，トピックの対応付けによるトピック追跡が必要となる．そこで本研究は，機械学習のSVM手法を用いてTwitterのトレンドトピックの対応付けを行うことを目的とする．対応付けの方法は，ある時刻のトレンドトピックに対するツイート集合をトピック分類の学習集合として，次の時刻のトレンドトピックに対するツイート集合を分類することによってトピックの対応付けを行う．時間間隔10分で収集した時間的にキーワードが変化していない40組のトレンドトピックについて評価実験を行ったところ，本手法による対応付けの精度は98%であった．