ソーシャルブックマークを基にしたTwitterユーザの興味語抽出・推薦手法の提案と評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2011-03-21
• タイトル: ソーシャルブックマークを基にしたTwitterユーザの興味語抽出・推薦手法の提案と評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Interest Extraction and User Recommendation based on Social Bookmark
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Twitter・ブログ
• 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: 長岡技術科学大学
• 著者所属: 長岡技術科学大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagaoka University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagaoka University of Technology
• 著者名: 齋藤, 準樹; 湯川, 高志
• 著者名(英): Junki, Saito; Takashi, Yukawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，ソーシャルブックマークに含まれるタグの共起関係から階層的な類語辞書を作成し，それを用いてユーザの興味語を抽出する手法および興味語の類似性によりユーザ推薦を行う手法を提案する．また提案した手法について，Twitter を対象として興味抽出および推薦の精度と意外性に関する評価実験を実施し，有用性の確認を行った結果についても述べる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In the present paper, as a means of extracting user interest for the purpose of user recommendation, the authors propose a method for constructing the hierarchy of words based on SBM tags and to emphasize characteristic word by using this relation. Additionally, the user recommendation system based on this interest extraction is proposed. As a result of a survey on Twitter, the authors discovered that the tags in SBM and their hierarchy have a rich vocabulary for extracting the interests of Twitter users. Moreover, experimental results have indicated that the user recommendation system attains approximately 0.41-0.48 precision if the friend relations in SNS are also utilized as a user preference data.
• 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: AN10539261
• 書誌情報: 研究報告デジタルドキュメント（DD）; 巻 2011-DD-80, 号 2, p. 1-8, 発行日 2011-03-21
• 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