ライフイベントの経験に有用なトピックの抽出と評価

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2018-07-11
• タイトル: ライフイベントの経験に有用なトピックの抽出と評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Topic Detection and Evaluation Useful for Life Event Experience
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [研究論文] ライフイベント，DTMs（Dynamic Topic Models），ブログ
• 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: 筑波大学大学院図書館情報メディア研究科
• 著者所属: 筑波大学図書館情報メディア系
• 著者所属: 株式会社きざしカンパニー
• 著者所属: 株式会社きざしカンパニー
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Library, Information and Media Studies, University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Library, Information and Media Science, University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): kizasi Company, Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): kizasi Company, Inc.
• 著者名: 武田, 直人; 関, 洋平; 森下, 民平; 稲垣, 陽一
• 著者名(英): Naoto, Takeda; Yohei, Seki; Mimpei, Morishita; Yoichi, Inagaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 「出産」や「就職」などのライフイベントを経験することで，ユーザの興味や行動は変化する．ライフイベントの経験後にユーザが持つ興味や行動に関連したトピックを抽出し，それらのトピックを利用してブログ記事を提示することで，ライフイベント経験に有用な情報を提供することが可能になる．本研究では，ライフイベントを経験したユーザの投稿したブログ記事から，有用な情報を提示するためのトピックを抽出する手法を提案する．まず，時系列トピックモデルを用いて，各ブログ記事に出現するトピック分布を推定する．次に，ブログ記事内において，他のトピックと頻繁に共起するトピックをフィルタリングする．さらに，各トピックについて，ライフイベントの前後における投稿人数の増加と，ブログ記事内において，トピックが他のトピックと共起したブログ記事の数を計算し，トピックを抽出する．最後に，抽出したトピックの出現確率が高いブログ記事を提示する．「出産」，「就職」，「結婚」，「大学入学」，「子供の小学校入学」の各ライフイベントについて，各ライフイベントを経験したことのある6名の実験参加者により，提案手法を評価し，提案手法とトピックのバーストを考慮した手法を比較した．その結果，提案手法の有効性を確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Users' interests and actions change as they experience life events such as “childbirth” and “finding employment.” Detecting the topics relevant to users' interests or actions after the life event and extracting the blog posts from those topics make it possible to provide the useful information for life event experience. We propose a method to detect the topics for providing the useful information from blogs posted by users who have experienced life events. First, we estimate the topic distribution in each blog post using dynamic topic models. Second, we filter the topics which co-occurred frequently with other topics in each blog post. Third, we detect the topics by computing the increase in the number of posted users before and after the life event for each topic, and the number of blog posts of which the topic co-occurred with other topics in each blog post. Finally, we present the blog posts with high topic probabilities of the detected topics. We evaluated the proposed method by six research participants who have experienced each life event: “childbirth,” “finding employment,” “marriage,” “university admission,” and “child's admission to elementary school” and compared the proposed method with topic burstiness method. As a result, we confirmed the effectiveness of the proposed method.
• 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: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 11, 号 2, p. 16-29, 発行日 2018-07-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会