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J-GLOBAL ID：201802212965539212   整理番号：18A0845408

トピック認証ソーシャルメディアユーザの検出:多層ネットワークアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Detecting Topic Authoritative Social Media Users: A Multilayer Network Approach

著者 (4件)： Oro Ermelinda (Institute for High Performance Computing and Networking, National Research Council of Italy, Rende, Italy) ,  Pizzuti Clara (Institute for High Performance Computing and Networking, National Research Council of Italy, Rende, Italy) ,  Procopio Nicola (Integris-Data Analytics and Cognitive Computing Solutions, Rende, Italy) ,  Ruffolo Massimo (Institute for High Performance Computing and Networking, National Research Council of Italy, Rende, Italy)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 20  号： 5  ページ： 1195-1208  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ここ数年の社会メディアとマイクロブログウェブサイトの印象的拡散の後,他のユーザの選択に影響する能力を持つユーザの同定は,多くのビジネス企業に提供できる機会のために重要な研究課題である。しかし,既存のアプローチのほとんどは,異なるタイプの相互関係を持つユーザを接続するネットワーク上で計算された中心性測度に依存することにより,影響者を検出する。本論文では,3層ネットワークによりこれらのコンテンツをモデル化することにより,アイテム上の意見を表現するために,それらにより提示されたメッセージのコンテンツを利用することにより,影響力のあるユーザを見出すことができる方法を提案した。層は,同じ層のアクター間の層間相互作用と共に,ユーザ,アイテム,およびキーワードを表す。層間接続は,キーワードkを用いることにより,アイテムに関するユーザuコメントを表現する情報を表現する三重(u,i,k)である。多重線形代数を利用することにより,支配的なキーワードでタグ付けされた支配的なアイテムについての視点の観点から,最も活性なユーザを抽出することができる方法を示した。著者らは,異なる話題についてTwitterとYelpソーシャルネットワークから収集された異なる実世界データセットに関する一連の実験を行った。実験結果は,ユーザネットワークにおいて認可されている影響力のあるユーザを見出すためのアプローチの能力を示し,興味のあるトピックに関する意見を提示する上で非常に活発である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コンテンツ ,  *認証 ,  *多層 ,  *ネットワーク ,  キーワード ,  モデリング ,  測度
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  タグ付 ,  層間相互作用 ,  動作主 ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 情報処理一般  (JE15010U) ,  情報検索一般  (AC06010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： トピック ,  認証 ,  ソーシャルメディア ,  多層