ジオタグツイートの多言語性と評判に基づくVenue推薦

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-09-05
• タイトル: ジオタグツイートの多言語性と評判に基づくVenue推薦
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 情報推薦
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 京都産業大学
• 著者所属: 京都産業大学
• 著者所属: 山口大学
• 著者所属: 京都産業大学／大阪大学
• 著者所属: 京都産業大学
• 著者名: 中岡, 佑輔; パノット, シリアーラヤ; 王, 元元; 河合, 由起子; 秋山, 豊和
• 著者名(英): Yusuke, Nakaoka; Panote, Siriaraya; Yuanyuan, Wang; Yukiko, Kawai; Toyokazu, Akiyama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，ジオタグツイートの発信場所と言語さらにレビューの評判情報から群衆 （国民） の嗜好性を抽出し，類似性からツイートの少ない低密度地域でも国民性に合わせた Venue を推薦可能なシステムの実現を目指す．提案手法は CF 手法に基づき，ツイート数 （レビュー数） の少ない Venue （アイテム） の評価値を，その Venue のジャンル （例えばインド料理店） に対する他の国民の嗜好性との類似度から算出する．さらに各 Venue に対するレビューと Venue に対するツイートの極性を評判情報として抽出し，ジャンルに基づき選出した Venue を評判情報に基づき選出する．なお，言語ごとにツイート数の多い地域では従来手法の出現頻度より Venue の評価値を算出し，国民ごとに Venue を抽出推薦する．本稿では，特に多様な国民性が共存するヨーロッパを対象とし，ツイートの時空間と言語，評判情報に基づく群衆の嗜好性抽出および Venue 推薦手法について述べ，欧州の複数の都市に対するフランス語を母国語とする被験者 89 名を対象とした評価実験を行い，提案手法より抽出した Venue 推薦精度の有用性を検証する．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10112482
• 書誌情報: 研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2018-DBS-167, 号 5, p. 1-6, 発行日 2018-09-05
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-871X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会