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J-GLOBAL ID：202002257383608509   整理番号：20A1863875

アイデンティティリンクのためのソーシャルメディアにおけるユーザ固有特性のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling User Intrinsic Characteristic on Social Media for Identity Linkage

著者 (4件)： Yu Xianqi (Shandong University, Jinan, China) ,  Sun Yuqing (Shandong University, Jinan, China) ,  Bertino Elisa (Purdue University, West Lafayette, IN, USA) ,  Li Xin (Shandong University, Jinan, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GROUP ’18  ページ： 39-50  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： ソーシャルメディアに関するほとんどのユーザは,興味や政治的見解のような固有特性を持ち,それらを同定,追跡するために利用できる。それは,オンラインコミュニティにおけるプライバシーとアイデンティティ問題を引き起こす。本論文では,異なる実験から収集した2つの行動データセットに関するユーザアイデンティティリンクの問題を検討した。特に,コンテンツトピックに関してユーザのインタラクション行動に基づくユーザリンクに焦点を当てた。ここでは,その深い意味論を解釈するため,潜在空間におけるベクトルとしてトピックをモデル化する埋込み法を提案した。次に,ユーザを,彼またはその主題とのインタラクションに基づくベクトルとしてモデル化した。トピックスの埋込み表現は,ジョイント目的を最適化することにより学習される:類似意味論のトピックス間の互換性,アイデンティティを識別するトピックの識別能力,および2つのデータセットからの同じユーザの特性の一貫性。提案手法の有効性を,実生活データセット上で検証し,その結果は,それが関連する方法より優れていることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *相互作用 ,  ベクトル ,  意味論 ,  互換性 ,  プライバシー ,  有効性 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： アイデンティティ ,  オンラインコミュニティ ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 埋め込み法 ,  アイデンティティリンク ,  固有特性 ,  プライバシー問題 ,  ソーシャルメディア

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： アイデンティティ ,  リンク ,  ソーシャルメディア ,  固有 ,  モデリング