社会的紐帯とアクティビティに関するソーシャルメディアのユーザモデリング(人工知能,データマイニング)
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概要
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ソーシャルメディアでの社会的紐帯とアクティビティの両方に関するユーザの潜在的興味の構造を分析するため,ソーシャルメディアのユーザモデルとして,社会的紐帯とアクティビティの生成に関する新たな潜在空間モデルを構築し,観測データからそのモデルを学習する効率的な手法を提案する.特に,潜在的興味の総数と各ユーザの潜在的興味の分布を推定するために,モデルに階層ディリクレ過程(HDP)を組み込む.更に,社会的紐帯の形成における潜在的興味間の関係の強さを調べるために,潜在的興味間の関係度パラメータをモデルに組み込む.十分な訓練データが与えられたとき,提案学習法により社会的紐帯の生成確率が精度良く推定できることを,人工データを用いた実験により示す.また,実世界のソーシャルメディアデータを用いて,提案法で学習したモデルが,未観測の社会的紐帯を,四つのベースライン手法よりも高精度に予測できることを実証する.更に,その構築したモデルに基づいて,社会的紐帯とアクティビティの生成を支配する潜在的興味の構造を分析し,社会的紐帯の形成における潜在的興味間の特徴的な関係を抽出する.
- 2014-02-01
著者
-
木村 昌弘
龍谷大学理工学部
-
木村 昌弘
名古屋市立東市民病院外科
-
木村 昌弘
龍谷大学理工学部電子情報学科
-
熊野 雅仁
龍谷大学理工学部電子情報学科
-
小野 景子
龍谷大学理工学部
-
亀井 貴行
NTTコミュニケーションズ株式会社
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