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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
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/94359
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/943590306f1aa-1f3f-4e33-8b76-a4d89ec24c07
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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2100年1月1日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2013 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
This SIG report is only available to those in membership of the SIG. |
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IFAT:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2013-07-15 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 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 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | User Recommendation in Microblogs based on Interaction Networks and Contents | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | twitter・ソーシャルネットワーク | |||||||
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 | ||||||||
東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学大学院情報理工学系研究科/国立情報学研究所 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science and Technology,The University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science and Technology,The University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science and Technology,The University of Tokyo / NII | ||||||||
著者名 |
岡本, 大輝
× 岡本, 大輝
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著者名(英) |
Hiroki, Okamoto
× Hiroki, Okamoto
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 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ピスの 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. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | User recommendation on social networks is one of the most important service on social media. It generates more links between users, and users can communicate with more friends and efficiently correct information. User recommendation is one of the link prediction problems. There have been several methods based on graph structure and contents of users' posts, but these features have not been well combined in previous methods. In this paper we propose two user recommendation methods that utilizes a random walk technique combined with contents similarities. We apply these methods to a Twitter dataset and compare their accuracy. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10114171 | |||||||
書誌情報 |
研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT) 巻 2013-IFAT-111, 号 30, p. 1-5, 発行日 2013-07-15 |
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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 |