@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00160376,
 author = {加藤, 諒 and 中村, 健二 and 山本, 雄平 and 田中, 成典 and 坂本, 一磨 and Ryo, Kato and Kenji, Nakamura and Yuhei, Yamamoto and Shigenori, Tanaka and Kazuma, Sakamoto},
 issue = {5},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {May},
 note = {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．, 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.},
 pages = {1421--1435},
 title = {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},
 volume = {57},
 year = {2016}
}