知識共有サイトにおける投稿数の乗算確率過程的成長モデル

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2007-10-15
• タイトル: 知識共有サイトにおける投稿数の乗算確率過程的成長モデル
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Time Evolution of Knowledge Sharing Portal Activities as Multiplicative Random Process
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: オリジナル論文
• 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: 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: 北陸先端科学技術大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Advanced Institute of Science and Technology
• 著者名: 新井, 賢一; 山田, 武士; 林, 幸雄
• 著者名(英): Kenichi, ARAI; Takeshi, YAMADA; Yukio, HAYASHI
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 掲示板に代表される知識共有サイトにおいて，複数の実データを用いた投稿行動の実証的解析を行い，それに基づき投稿記事数の数理的成長モデルを提案した．まず，一連の投稿行動である投稿系列において，一定期間の投稿記事数の時間推移に対する投稿数増加率が Gibrat 則を満たすことから，記事数の時間発展を乗算確率過程としてとらえることができることを示した．次に，投稿系列の生成消滅が頻繁に生じるという知識共有サイトの特徴を考慮し，投稿系列に対応する乗算確率過程の生成消滅のためのメカニズムを導入した新たな知識共有サイト投稿行動モデルを提案した．この提案行動モデルにより投稿系列の投稿継続期間が指数分布となることや投稿数分布が定常的なべき分布となることを計算機シミュレーションおよび解析結果から示した．提案モデルは単純な乗算確率過程に比べ現実の投稿行動に近いモデルであり，よく実データの性質を再現できるモデルとなっている．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a new evolution model of the article posting activities in the Knowledge Sharing Portal (KSP), in which one can post messages, exchange opinions, and ask and answer questions. Typical examples of KSP include online Bulletin Board System (BBS), intra-company information exchange service, word-of-mouth and Q&A community sites. We have constructed a model based on extensive analysis using real data of three different KSPs. First, we show that the number of articles posted in a fixed time interval obeys Gibrat's law, and can be modeled as Multiplicative Random Process (MRP). Next, we extend the model by introducing the birth and death mechanisms of posting sequences. The proposed model can successfully reproduce exponential distributions observed for the age of posting sequences and Pareto distributions for the number of postings. Compared to the simple MRP model, the proposed model is a more practical one that can explain the real posting behaviors.
• 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: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 48, 号 SIG15(TOM18), p. 66-77, 発行日 2007-10-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会