メンション情報を利用したTwitterユーザプロフィール推定における単語重要度算出手法の考察

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2014-07-25
• タイトル: メンション情報を利用したTwitterユーザプロフィール推定における単語重要度算出手法の考察
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ソーシャルメディア
• 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: 早稲田大学大学院基幹理工学研究科
• 著者所属: 早稲田大学大学院基幹理工学研究科
• 著者所属: 早稲田大学大学院基幹理工学研究科／早稲田大学グローバルエデュケーションセンター
• 著者所属: 早稲田大学理工学術院／国立情報学研究所
• 著者名: 上里和也; 田中正浩; 浅井洋樹; 山名早人
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: Twitter のような大規模なソーシャルサービスにおいて，ユーザの興味や所属などのプロフィールを知ることは，効果的なマーケティングを行う上で重要である．このような背景から，Twitter におけるプロフィール推定に関する研究が行われてきた．従来のプロフィール推定手法では，フォロー情報によって構築されるソーシャルグラフからコミュニティを抽出し，対象のユーザが属するコミュニティの属性を推定することでプロフィール推定を行なっている．しかし，各々のフォローの目的や，活発な交流があるかという点を考慮することができないため，実際に親密な関係を持つユーザ群をコミュニティとして抽出することが困難であるという問題が存在する．それに対して奥谷らは，フォローに代えてメンション情報を用いてソーシャルグラフを構築することで，これらの問題を解決する手法を提案している．しかし同手法には，プロフィール推定の対象となるユーザの周辺ユーザのプロフィールに幅広く共通して出現する単語が，プロフィールとして出力されにくいという問題がある．そこで本論文では，奥谷らのプロフィール推定手法における単語の重要度の算出方法を変更し，Twitter ユーザ全体からランダムにサンプリングした 100,000 ユーザのデータを利用して一般語をフィルタリングすることで，この問題を解決する手法を提案する．6 人の被験者による実験の結果，奥谷らの手法と比較して，Precision@10 が 0.37 から 0.78，MRR が 1.44 から 2.61 に向上した．
• 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: AN10114171
• 書誌情報: 研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT）; 巻 2014-IFAT-115, 号 22, p. 1-6, 発行日 2014-07-25
• 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