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J-GLOBAL ID：201402240557876645   整理番号：14A1152350

メンション情報を利用したTwitterユーザプロフィール推定における単語重要度算出手法の考察

著者 (6件)： 上里和也 (早稲田大 大学院基幹理工学研究科) ,  田中正浩 (早稲田大 大学院基幹理工学研究科) ,  浅井洋樹 (早稲田大 大学院基幹理工学研究科) ,  浅井洋樹 (早稲田大 グローバルエデュケーションセ) ,  山名早人 (早稲田大 理工学術院) ,  山名早人 (国立情報学研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 114  号： 173(DE2014 22)  ページ： 125-130  発行年： 2014年07月25日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Twitterのような大規模なソーシャルサービスにおいて,ユーザの興味や所属などのプロフィールを知ることは,効果的なマーケティングを行う上で重要である。このような背景から,Twitterにおけるプロフィール推定に関する研究が行われてきた。従来のプロフィール推定手法では,フォロー情報によって構築されるソーシャルグラフからコミュニティを抽出し,対象のユーザが属するコミュニティの属性を推定することでプロフィール推定を行なっている。しかし,各々のフォローの目的や,活発な交流があるかという点を考慮することができないため,実際に親密な関係を持つユーザ群をコミュニティとして抽出することが困難であるという問題が存在する。それに対して奥谷らは,フォローに代えてメンション情報を用いてソーシャルグラフを構築することで,これらの問題を解決する手法を提案している。しかし同手法には,プロフィール推定の対象となるユーザの周辺ユーザのプロフィールに幅広く共通して出現する単語が,プロフィールとして出力されにくいという問題がある。そこで本論文では,奥谷らのプロフィール推定手法における単語の重要度の算出方法を変更し,Twitterユーザ全体からランダムにサンプリングした100,000ユーザのデータを利用して一般語をフィルタリングすることで,この問題を解決する手法を提案する。6人の被験者による実験の結果,奥谷らの手法と比較して,Precision@10が0.37から0.78,MRRが1.44から2.61に向上した。(著者抄録)

シソーラス用語： *Web【情報システム】 ,  *利用者プロファイル ,  好み ,  仕様 ,  推定 ,  *単語 ,  度 ,  計算
準シソーラス用語： *ツイッター ,  プロファイル【情報技術】 ,  *ユーザプロファイル ,  ユーザ好み ,  算出 ,  重要度

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  データ通信  (ND11040A)

引用文献 (8件)：

• F. Abel, Q. Gao, G. J. Houben and K. Tao: "Semantic Enrichment of Twitter Posts for User Profile Construction on the Social Web", The Semantic Web, Research and Applications, Springer Berlin Heidelberg, pp. 375-389, 2011.
• M. Pennacciotti and A. M. Popescu: "Democrats, Republicans and Starbucks Afficionados: User Classification in Twitter", Proc. of the KDD'11, pp.430-438, 2011.
• M.Pennachiotti and A. M. Popescu: "A Machine Learning Approach to Twitter User Classification", ICWSM'11, pp. 281-288, 2011.
• M. D. Conover, B. Gonçalves, J. Ratkiewicz, A. Flammini and F. Menczer: "Predicting the Political Alignment of Twitter Users", Proc. of the International Conference on Socal Computing, 192-199, 2011.
• Z. Cheng, J. Caverlee and K. Lee: "You Are Where You Tweet: A Content-Based Approach to Geo-locating Twitter Users", Proc. of the CIKM'10, pp. 759-768, 2010.

タイトルに関連する用語 (6件)： Twitter ,  ユーザプロフィール ,  推定 ,  単語 ,  重要度 ,  手法