2020 Fiscal Year Annual Research Report
Modeling attention dynamics with cooperative and competitive structures
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17K00433
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| Research Institution | Ryukoku University |
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Principal Investigator |
木村 昌弘 龍谷大学, 先端理工学部, 教授 (10396153)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大原 剛三 青山学院大学, 理工学部, 教授 (30294127)
斉藤 和巳 神奈川大学, 理学部, 教授 (80379544)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ソーシャルメディア分析 / 確率過程モデル / 統計的機械学習 / データマイニング / 複雑ネットワーク科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１．前年度までに提案した数理モデルを拡張し、都市におけるPOI(point-of-interest)群への訪問イベント系列に影響を及ぼす地理的ネットワーク構造を分析する枠組みを与えた。特に、時間に依存するイベントの間の相互作用を獲得できる多変量Hawkes過程に基づき、POI群の間の地理的競合構造を検出する確率モデルとしてRHモデルを構築し、それをPOI訪問イベント系列の履歴データから推定する手法を与えた。Foursquareのニューヨークデータと東京データに対して、将来のPOI訪問イベント予測におけるRHモデルの有用性を実証するとともに、地理的競合構造と地理的協調構造の観点から、それらのデータにおける潜在的な地理的影響ネットワーク構造を明らかにした。
２．複雑ネットワーク科学の立場から、料理レシピに現れる食材の組み合わせパターンの動的特性を明らかにするという試みを行った。ソーシャルメディア上の料理レシピに現れる食材の組み合わせパターンに対して、その時間的変化に関する統計的に有意な性質を明らかにするために、「有意な高次リンク」という新たな概念を導入した。また、料理レシピ共有サイトの実データに関して、有意な食材高次ネットワークの特徴を，特に，従来の食材高次ネットワークの場合と比較することにより，時間的な安定性および単体閉包の観点から明らかにした。
３．ソーシャルメディアでのユーザアクティビティを通じて得られるデータに基づいて、サイバー空間およびフィジカル空間におけるユーザ行動の予測可能性をエントロピー尺度により比較分析した。特に、プライバシー問題を考慮して、ユーザの事前および事後のアクティビティ場所のみが観測可能であるという状況を設定し、ユーザ行動の場所ベース予測可能性の特徴を明らかにした。
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Research Products
(8 results)
