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ソーシャルメディア上のユーザのコミュニケーションによって生まれる議論話題を検出，分析する手法を研究した．
まず，時系列情報を伴うユーザ間のコミュニケーションのバーストを検出するために，Twitter上のリプライ関係から時間の閾値を設けて作成した双対グラフから，コア部抽出を行う双対SR 法を提案した．
さらに，ツイート空間における議論話題の時系列変化を分析するために，トピックモデルであるLDAで，単語ではなく単語の関係性（単語2-gram）のbag-of-wordsをトピックごとに分類することで，時系列変化を表すトピック系列と，トピック内の単語の関係を表すトピックグラフの可視化手法を提案した．
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