2024-03-29T20:27:47Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000953312020-10-27T05:03:12Z00934:01022:07036:07274
情報の注目度とその重要性に基づくトピックの評価指標に関する研究Research Concerning Evaluation Indexes of Topics Based on Important Degree of Focused Informationjpn[研究論文] 情報評価指標,トピック情報量,バースト,CGM,データマイニングhttp://id.nii.ac.jp/1001/00095312/Articlehttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=95331&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan関西大学総合情報学部大阪経済大学情報社会学部関西大学大学院総合情報学研究科関西大学大学院総合情報学研究科田中, 成典中村, 健二山本, 雄平柳田, 尚明CGMの普及にともない,トピックに対する質問,意見,感想や情報提供といったあらゆる反応がインターネットに投稿されるようになった.投稿内容には多様な価値観に基づく情報が含まれていることから,その投稿から有用なものだけを抽出する手法が求められている.既存手法では,バーストの評価指標に基づく注目度合いや,重要性を評価する指標である情報量によって投稿された情報を評価する手法が提案されている.しかし,バーストは投稿件数に基づいた指標のため,投稿内容の重要性が評価できない.また,情報量は投稿の内容に基づいた指標のため,ユーザの注目度合いが評価できない.そこで,本研究では,これら2つの指標を組み合わせ,ユーザの注目度合いと投稿内容の重要性に基づきトピックを評価する新たな指標を提案する.そして,評価実験を行うことで本提案指標の有用性を確認する.With the spread of CGM, all kinds of reactions to a topic such as questions, opinions, impressions, and provision of information started to be posted on the Internet. Since information contained in the contents of those posts is based on diverse sense of values, a method for extracting only the useful from the posts is needed. Existing methods suggest approaches to evaluate the degree of drawing attention based on the evaluation index of ‘burst’, or the posted information according to the amount of information that is an index to evaluate importance. However, burstiness does not help evaluating the importance of the contents of a post, because burstiness is index based on the number of the post. And amount of information does not help evaluating the degree to which it draws users' attention, because amount of information is index based on the contents of a post. There are problems that burstiness does not help evaluating the importance of the contents of a post, and that the amount of information does not help evaluating diverse reactions of users to the post. This study proposes a new index for evaluating a topic according to the degree to which it draws users' attention and the importance of the contents of a post by combining these two indices. And we demonstrate the effectiveness of the proposed index by the demonstration experiments.AA11464847情報処理学会論文誌データベース(TOD)6469842013-09-271882-77992013-09-20