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J-GLOBAL ID：201702270014343019   整理番号：17A1370019

ジオタグツイートの多言語分析に基づくVenue推薦システム

Venue Recommender System based on Multilingual Analysis of Geo-tagged Tweets

著者 (6件)： 先原進之介 (京都産大) ,  中岡佑輔 (京都産大) ,  白数紘之 (京都産大) ,  WANG Yuanyuan (山口大) ,  河合由起子 (京都産大) ,  JATOWT Adam (京大)
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： 117  号： 212(DE2017 13-23)  ページ： 19-23  発行年： 2017年09月11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： 本研究では,ジオタグツイートの発信位置と言語の相違を分析し,群衆(国民)の嗜好性を抽出することで,ツイートの少ない地域でも国民性に合わせたVenueを推薦可能なシステムの実現を目指す。ジオタグツイートが相対的に少ない地域におけるVenue推薦をアイテム推薦におけるコールドスター問題と捉え,提案手法ではユーザ(国民)にとって未知のVenueの評価値を,そのVenueのジャンル(例えばインド料理店)に対する他の国民の嗜好性との類似度から算出する。各国民の各ジャンルに対する嗜好性はツイートの発信位置(国)とツイートの言語情報から算出する。算出されたジャンルに対する各国民の嗜好性に対して各国間の類似度を算出し,任意の国民との類似度と評価値との積の総和を正規化し,値の高いジャンルを抽出する。最後に抽出されたジャンルに基づきVenueを選出し推薦提示する。本稿では,特に母国語の多様性が高いヨーロッパを対象とし,ジオタグツイートの時空間情報と言語情報分析に基づく群衆の嗜好性抽出およびVenue推薦手法について述べ,提案手法より抽出したVenueの相関性について検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： *サービス ,  利用者 ,  嗜好性 ,  位置 ,  *伝搬 ,  言語 ,  分類 ,  頻度 ,  度 ,  ヨーロッパ
準シソーラス用語： *SNS ,  出現頻度 ,  *情報推薦 ,  送信者 ,  目的地 ,  類似度

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  検索技術  (AC06020S) ,  自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (11件)：

• T. Hu, R. Song, Y. Wang, X. Xie, J. Luo: Mining Shop-ping Patterns for Divergent Urban Regions by Incor-porating Mobility Data, Proc. of the 25th ACM Inter-national on Conference on Information and Knowledge Management (CIKM2016), pp. 569-578 (2016).
• J. Chen, S. Yang, W. Wang, M. Wang: Social Context Awareness from Taxi Traces: Mining How Human Mobil-ity Patterns Are Shaped by Bags of POI, Adjunct Proc. of the 2015 ACM International Joint Conference on Per-vasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2015 ACM International Symposium on Wearable Computers (UbiComp/ISWC'15 Adjunct), pp. 97-100 (2015).
• Y. Qu, J. Zhang: Trade Area Analysis using User Generated Mobile Location Data, Proc. of WWW2013, pp. 1053-1064 (2013).
• ?. Antoine, A. Jatowt, S. Wakamiya, Y. Kawai, T. Akiyama: Portraying Collective Spatial Attention in Twitter, Proc. of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2015), pp. 39-48 (2015).
• A. Magdy, L. Alarabi, S. Al-Harthi, M. Musleh, T. M. Ghanem, S. Ghani, M. F. Mokbel: Taghreed: A System for Querying, Analyzing, and Visualizing Geotagged Mi-croblogs, Proc. of SIGSPATIAL2014, pp. 163-172 (2014).

タイトルに関連する用語 (1件)： 推薦システム