2014 Fiscal Year Research-status Report
ソーシャルネットワーク上でのユーザ間の動的信頼モデルの構築
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25330365
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| Research Institution | University of Shizuoka |
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Principal Investigator |
武藤 伸明 静岡県立大学, 経営情報学部, 准教授 (40275102)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池田 哲夫 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (60363727)
斉藤 和巳 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (80379544)
大久保 誠也 静岡県立大学, 経営情報学部, 助教 (90422576)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 動的信頼モデル / オンラインレビューサイト / 変化点検出 / 重要ユーザ抽出 / 異常値検出 / 時間減衰ダイナミクス / アイテムランキング / 類型化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、商品などのアイテムをレビューするユーザを主たる対象として、これらユーザから構成されるソーシャルネットワーク上で、ユーザ間の信頼関係が時間とともに変化する動的な側面も考慮して、ユーザ間の動的信頼モデルを構築し、動的信頼モデルから得られるユーザ間の信頼レベルを既存の情報拡散や意見形成モデルに組み込み、将来の情報の広がりや意見のシェアなどの高精度予測を可能にする。また、ユーザ間の動的信頼モデルを土台にした不正スコアのレビューなどを抽出する異常値検出法を確立する。
平成26年度は、上記の目的の達成のため、平成25年度に確立した重要な時系列的イベントの検出法や、時間減衰ダイナミクスを導入したユーザのアイテムに対する評点行動の分析、評価手法を発展させ、ユーザやアイテムの類型化法を構築した。具体的には下記のようになる。
1) 平成25年度に確立した動画共有サイトにおける動画評価手法を発展させ、重要な楽曲カテゴリー（タグ）を抽出する問題に取り組んだ。具体的には、Mann-Whitney の二群順位統計量を多群に拡張した方法、及びその拡張法の統計量を確立した。また、評価値の時間的推移の類似度を計算することによる、クラスタリング手法を構築した。
2) 平成25年度に確立した、単一のトピックについてのバースト検出手法を発展させ、時刻間隔や頻度の変化がなくデータの内容分布が変化するようなデータに対して適用可能な、時系列データの区間分割手法を確立した。
3) レビューサイトでは、ユーザー同士が互いのレビューを参考にしながら購買活動を行っているため、その関係をネットワークと捉えることが可能である。ユーザー間のリンクの結合を、商品などのアイテム群に対するレビュー評点をから予測し、ユーザー間の潜在ネットワークを構築する手法、及び、それを用いたユーザー群の類型化手法を確立した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成26年度は、まず、動画共有サイトにおける動画評価手法を発展させ、重要な楽曲カテゴリー（タグ）を抽出する有効な手法を構築した。また、楽曲評価値の時間的推移の類似度を計算することによる、クラスタリング手法を提案した。
また、単一のトピックについてのバースト検出手法を発展させ、時刻間隔や頻度の変化がなくデータの内容分布が変化するようなデータに対して適用可能な、時系列データの区間分割手法を確立した。
さらに、レビューサイトでのユーザー同士の関係を、商品などのアイテム群に対するレビュー評点をから予測し、ユーザー間の潜在ネットワークを構築する手法、及び、それを用いたユーザー群の類型化手法を確立した。
以上、平成26年度の研究計画について、研究はおおむね計画通りに進展していると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成27年度は、平成26年度までに構築したレビューサイトにおける重要アイテム、ユーザの抽出手法、類型化手法を発展させ、多様なレビューデータに適用可能な手法群を構築する。特に、楽曲動画サイトにおける、重要アイテムと重要楽曲カテゴリをユーザに提示する手法を高度化し、その有用性を高める。
また、平成26年度は、レビューサイトでのユーザー同士の関係を、商品などのアイテム群に対するレビュー評点をから予測し、ユーザー間の潜在ネットワークを構築する手法、及び、それを用いたユーザー群の類型化手法を確立した。ユーザー間のリンクを、商品などのアイテム群に対するレビュー評点から予測して、ユーザー間の潜在ネットワークの構築し、これに基づいて、ユーザーの未レビューのアイテムに対する評点を高い精度で予測する手法の確立などを目指す。
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