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J-GLOBAL ID：202202257013643274   整理番号：22A0892347

協調フィルタリングを用いたソーシャルメディアにおけるユーザ関心コミュニティ検出【JST・京大機械翻訳】

User interest community detection on social media using collaborative filtering

著者 (6件)： Jiang Liang (School of Computer Science and Telecommunication Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Jiang Liang (Jingjiang College of Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Shi Leilei (School of Computer Science and Telecommunication Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Liu Lu (Department of Computing and Mathematics, University of Derby, Derby, UK) ,  Yao Jingjing (School of Economy and Finance, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Ali Moses Edward (Department of Computing and Mathematics, University of Derby, Derby, UK)
資料名： Wireless Networks  (Wireless Networks)
巻： 28  号： 3  ページ： 1169-1175  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1715A  ISSN： 1022-0038  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクロブロギング環境におけるコミュニティ検出は,新興事象を理解する重要なツールになった。ほとんどの既存のコミュニティ検出法は,最適コミュニティを同定するためにユーザのネットワークトポロジーのみを使用する。これらの方法は,ポストの構造情報とユーザの関心の意味情報を無視する。これらの課題を克服するために,本論文では,ユーザ関心コミュニティを検出するためのマイクロブロギングサイトからのテキストストリームを解析するために,ユーザ関心コミュニティ検出モデルを使用した。著者らは,非関連利用者とその関心のマイナス影響を減らすことによって,新興の興味と高影響ユーザへの修正ハイパーテキスト誘導トピック探索と潜在ディリクレ配分に基づくHITS潜在ディリクレ割当モデルを提案した。さらに,ラベル伝搬アルゴリズムおよび協調フィルタリングに基づくHITSラベル伝搬アルゴリズム法を提案し,ユーザのコミュニティ利益をより正確にかつ効率的に分離する。著者らの実験結果は,ユーザの関心コミュニティ検出に関する著者らのモデルの有効性を実証して,ポストのデータスパース性問題に対処した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019. corrected publication 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  検出 ,  データ ,  *コミュニティ ,  興味 ,  *情報収集 ,  有効性 ,  知識獲得 ,  *情報メディア ,  ハイパーテキスト
準シソーラス用語： *協調フィルタリング ,  スパース性 ,  ネットワークトポロジー ,  意味情報 ,  *ソーシャルメディア ,  ラベル伝搬 ,  マイクロブログ ,  *コミュニティ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 関心検出 ,  社会ネットワーク ,  UICD ,  HLDA ,  HLPA

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 協調フィルタリング ,  ソーシャルメディア ,  関心 ,  コミュニティ検出