マイクロブログにおける対話ネットワークと投稿内容を併用したユーザ推薦に関する一考察(twitter・ソーシャルネットワーク,ビッグデータを対象とした管理・情報検索・知識獲得及び一般)
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概要
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ソーシャルネットワーク上でユーザに他のユーザを推薦するユーザ推薦は,多くのソーシャルメディアにおいて提供されている.ユーザ推薦は,ユーザ間のコネクション形成を促進するうえで重要であり,ユーザは多くのユーザとコミュニケーションを取り,効率的な情報収集を行うことが可能になる.ユーザ推薦はグラフにおけるリンク予測問題の一種であり,ソーシャルネットワークのグラフ構造に着目した手法,発言内容に基づく手法等が提案されているが,これらを併用することでさらなる精度向上が期待される.本論文では,マイクロブログサービスの1つであるTwitter上において,ユーザ間の対話関係を表すグラフ構造を用いたRandom Walk手法と,発言内容の類似度を併用した手法を2種類提案しその精度を比較した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-07-15
著者
-
喜連川 優
東京大学
-
喜連川 優
東大
-
Kitsuregawa Masaru
Univ. Tokyo
-
Kitsuregawa M
Univ. Tokyo Tokyo Jpn
-
岡本 大輝
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
豊田 正史
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
喜連川 優
東京大学大学院情報理工学系研究科|国立情報学研究所
-
喜連川 優
東京大学|国立情報学研究所
-
豊田 正史
東大
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