マイクロブログにおけるユーザの属性と習慣行動の推定に関する研究

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2016-05-15
• タイトル: マイクロブログにおけるユーザの属性と習慣行動の推定に関する研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Research for Reasoning Users' Attributes and Habitual Behavior of Microblog
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：社会に浸透する情報システム] マイクロブログ，Webマイニング，属性推定，行動推定，ライフログ
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 関西大学大学院総合情報学研究科
• 著者所属: 大阪経済大学情報社会学部
• 著者所属: 関西大学先端科学技術推進機構
• 著者所属: 関西大学総合情報学部
• 著者所属: 関西大学大学院総合情報学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kansai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Information Technology and Social Science, Osaka University of Economics
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Organization for Research and Development of Innovative Science and Technology, Kansai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Informatics, Kansai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kansai University
• 著者名: 加藤, 諒; 中村, 健二; 山本, 雄平; 田中, 成典; 坂本, 一磨
• 著者名(英): Ryo, Kato; Kenji, Nakamura; Yuhei, Yamamoto; Shigenori, Tanaka; Kazuma, Sakamoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: マイクロブログやSNS（Social Networking Service）の普及により，ビッグデータがインターネット上に蓄積されている．このデータを活用して，投稿者の性別や年代，職業といった属性を把握し，その人々の興味や趣味，嗜好に合った販売促進の戦略がとられている．特に，投稿者の属性を獲得することを目的にしたパーソナルデータの推定に関する研究がさかんに行われている．この推定に関する既存研究では，投稿内容や投稿者のプロフィール情報だけでなく，投稿者のライフスタイルをも加味することで推定精度を上げるための手法が提案されている．しかし，投稿数や投稿記事そのものの量が少ない場合，パーソナルデータの推定精度が低下するという課題がある．そこで，この課題を解決するために抽象的なパーソナルデータを段階的詳細化の手順に基づき具象化する手法を新たに提案する．実証実験では，投稿者のパーソナルデータを推定する既存手法と本提案手法とを比較し，その有用性について検証する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The spread of microblogs and SNS (social networking services) has made big data to be accumulated on the Internet. These data are utilized to employ sales promotion strategies to meet the interests, hobbies or tastes of the contributors by grasping their characteristics such as gender, age, or occupations. In particular, studies on estimating the contributors' personal data for the purpose of acquiring their characteristics are being actively pursued. Existing studies on such estimation propose some methods for improving the estimation accuracy not only by providing the posted contents and profile information of the contributors but also by taking their lifestyles into account. However, if the number of posts or the amount of the contributed articles themselves is small, there is a problem that the estimation accuracy of personal data decreases. To solve this problem, we propose a new method for specifying abstract personal data based on a stepwise refinement procedure. Demonstration experiments are conducted to verify its usability by comparing the proposed method with the existing method for estimating the contributor's personal 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: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 57, 号 5, p. 1421-1435, 発行日 2016-05-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764