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J-GLOBAL ID：201702222102442109   整理番号：17A0448208

イベントベースソーシャルネットワークにおける社会的影響予測のためのハイブリッド型協調フィルタリングモデル【Powered by NICT】

A hybrid collaborative filtering model for social influence prediction in event-based social networks

著者 (5件)： Li Xiao (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Cheng Xiang (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Su Sen (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Li Shuchen (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Yang Jianyu (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 230  ページ： 197-209  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 事象ベースソーシャルネットワーク(EBSNs)は組織化,社会的事象にと共有するユーザのための便利なオンラインプラットフォームを提供した。ソーシャルネットワークにおけるユーザの社会的影響を多くの応用が利益を得ることができる,社会的推薦と社会的マーケティングなど。本論文では,EBSNsの近づきつつある事象に関するユーザの社会的影響を予測する問題に焦点を当てた。を構築しユーザイベント社会的影響行列の非観測の推定としてこの予測問題を定式化し,各項目がイベントに関するユーザの影響値を表す。特に,事象に彼/彼女に影響されるユーザの友人の比率として与えられたイベントに関するユーザの社会的影響を定義した。この問題を解決するために,筆者らは行列因数分解への事象ベースおよびユーザベース両近傍法を組み込むことにより,すなわち,行列因数分解事象ユーザ近傍(MF EUN)モデルを用いて,ハイブリッド型協調フィルタリングモデルを提案した。構築された社会的影響マトリックスは非常にスパースマトリックスにおける重なり値はほとんど存在していないという事実のために,広く採用されている類似性測度(例えば,Pearson相関とコサイン類似性)を用いた信頼性のある類似近傍を見つけるために挑戦的である。この挑戦に取り組むために,著者らはEBSNsにおける系統特異的およびユーザ特徴の両方を考慮することにより付加的な情報に基づく近傍発見(A ID)法を提案した。MF EUNモデルのパラメータは,確率的勾配降下を通じた付随する正規化二乗誤差関数を最小化することにより決定した。DoubanEventから収集した実世界データセット上での包括的な性能評価を行った。実験結果は,提案したハイブリッド協調フィルタリングモデルであるいくつかの代替案,RMSEとMAE10000ユーザデータセットの90%訓練データ中のそれぞれ0.248と0.1266に達した優れた性能を提供するよりも優れていることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信頼性 ,  正規化 ,  *スパース行列 ,  誤差関数 ,  定式化 ,  類似性 ,  性能評価
準シソーラス用語： 訓練データ ,  行列因数分解 ,  友達 ,  *社会的ネットワーク ,  *協調フィルタリング ,  *ハイブリッド型 ,  *社会的影響 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： イベントベースの社会的ネットワーク ,  社会的影響 ,  マトリックス因数分解 ,  近傍法 ,  協調フィルタリング

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 社会的影響 ,  予測 ,  ハイブリッド型 ,  協調フィルタリング ,  モデル