あらまし
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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 熊野 雅仁 亀井 貴行 小野 景子 木村 昌弘 誌名 電子情報通信学会論文誌 D Vol.J97-D No.2 pp.247-259 発行日: 2014/02/01 Online ISSN: 1881-0225 DOI: Print ISSN: 1880-4535 論文種別: 論文 専門分野: 人工知能，データマイニング キーワード: ソーシャルネットワーク分析, 潜在空間分析, リンク予測, 階層ディリクレ過程, 本文: PDF(937.5KB)>>
あらまし: 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． | |||||
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