@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219965,
 author = {牛場, 正敏 and 廣中, 詩織 and 吉田, 光男 and 梅村, 恭司},
 issue = {12},
 month = {Sep},
 note = {似た属性や価値観を持つユーザ同士がつながる傾向のことを Homophily という．ある人の周りのつながりの平均的な強さを Homophily の大きさとした場合，特定の属性の Homophily の大きさが測定できれば，ユーザ同士のつながりの広さや，特定の属性の重要度の高さがわかると考えられる．本論文では，活動場所 Homophily の大きさを算出する手法として，相互フォロー関係にあるユーザの活動場所の離散確率分布との一致度をもとに算出する手法と，相互フォロー関係にあるユーザとの地理的距離を考慮して算出する手法の 2 つを提案する．そして，先行研究と同様に，フォロー比（フォロー数のフォロワー数に対する比）が高いユーザの活動場所 Homophily の大きさが小さく算出されているかを確認する．その結果，提案した 2 つの手法とも既存手法と同じようにふるまうことが確認できた．また，提案手法は既存手法よりも幅広い Homophily の大きさを表現できるため，今後の分析に有用であると考えられる．},
 title = {地理的距離を用いたTwitterユーザ間での活動場所のHomophilyの算出},
 year = {2022}
}