@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216549,
 author = {神野, 悦太郎 and 北, 栄輔},
 issue = {3},
 month = {Feb},
 note = {画像投稿 SNS でインフルエンサー・マーケティングをする際には，投稿に大量のハッシュタグを付加することが多い．ハッシュタグを自力で探すのは難しく，時間のかかる作業であるため，ハッシュタグを自動で推薦するシステムが作成されてきた．従来のシステムでは，ハッシュタグをキーワードとして検索して取得した共起ハッシュタグを用いて推薦を行うため，投稿と直接関係のないハッシュタグを複数推薦してしまうという問題があった．そこで本研究では，ハッシュタグごとに Instagram から取得した共起ハッシュタグの共起数ランキング上位 50 個に対して，逆共起カウント数，逆共起ランキング値，及びコメント間類似度を適用してハッシュタグとの関連度を評価する数理モデルを提案する．キーワードとの関連度は，実際の Instagram ユーザに行ったアンケート調査の結果を正解値として使用した．逆共起カウント数と逆共起ランキング値は，正解値との相関を示した．ランダムフォレストを使用した関連度予測モデルは SVM と比較して高い正解率をみせ，推薦システムへの搭載が期待できる結果となった．},
 title = {画像投稿SNSにおけるハッシュタグの投稿関連度予測},
 year = {2022}
}