読者に影響を与えるブログ記事発見手法(セッション1:web・ブックマーク)
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概要
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本稿では,読むことで新たな情報を得たり,共感等の感情を抱いたりできる記事を"読者に影響を与えるブログ記事"と定義し,これを発見する手法を提案する.提案手法では,コメント・トラックバックといったブログ記事の読者が起こした行動の痕跡を分析することで,その記事が読者にどのような影響を与えたのか推定するアプローチを採る.コメント・トラックバック等に関する20個の素性(反響素性)を定義し,"読者に影響を与えるブログ記事"が特つ反響素性の特徴を利用して機械学習を行うと,文書特徴を学習対象としたベースライン手法と比べ,大幅に少ない素性で高い識別性能を得られ,記事のジャンルの違いによる影響を受けにくいことが確認できた.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-21
著者
-
宮田 章裕
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
川島 晴美
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
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奥田 英範
日本電信電話株式会社 NTTサイバーソリューション研究所
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奥田 英範
日本電信電話株式会社nttサイバーソリューション研究所
-
宮田 章裕
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
Miyata Akihiro
Ntt Cyber Solutions Laboratories Ntt Corporation
-
宮田 章裕
日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所
-
宮田 章裕
日本電信電話株式会社
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