2015 Fiscal Year Research-status Report
文脈的要因を考慮した複雑社会ネットワーク進化の数理モデリング
| Project/Area Number |
26330352
|
|---|
| Research Institution | Ryukoku University |
|---|
Principal Investigator |
木村 昌弘 龍谷大学, 理工学部, 教授 (10396153)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大原 剛三 青山学院大学, 理工学部, 准教授 (30294127)
斉藤 和巳 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (80379544)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
|
| Keywords | 社会ネットワーク分析 / ネットワーク進化モデル / 情報拡散の影響度分析 / 機械学習アルゴリズム / データマイニング / 複雑ネットワーク科学 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
１．アイテムレビューサイトにおいて、ユーザ間の信頼リンクを予測する問題を論じた。近年、このような問題の解決法としては、信頼リンク情報とユーザアクティビティ情報を用いた非負値行列分解(NMF)法であるhTrust法の有効性が示されている。ここに、アイテムレビューサイトにおけるユーザアクティビティとは、アイテムに対してレビューや評点を投稿することを指している。信頼リンク予測におけるNMF法を改良することを目指して、本研究では、信頼リンク情報とユーザアクティビティ情報とともに、ユーザアクティビティに対する人々の評価情報をも組み込んだ新たなNMF法を提案した。そして、アイテムレビューサイトであるEpinionsの実データを用いた実験により、提案法がhTrust法やそれに類似したNMF法であるJLCMF法およびJLCMF2法に比べて高性能であることを実証した。また、提案手法をユーザ行動分析に応用し、Epinionsにおけるユーザ行動のいくつかの特徴的な性質を明らかにした。
２．ソーシャルメディアにおける信頼リンク生成ダイナミクスのモデル化において、前年度に提案したA-MAE モデルを媒介者価値スコアリングの導入により改良した。そして実データを用いた実験により、媒介者タイプ情報と媒介者アクティビティ共起情報を組み込むことが有効であることを示した。
３．大規模ソーシャルネットワークにおいてSIRモデルでの情報拡散に関する各ノードの影響度を効率よく推定するために前年度に提案した手法（BP法にREPとMCPを組み込む手法）を、様々な実データと人工データを用いた実験により評価し、その有効性を示した。
４．アイテムレビューサイトにおいて、アイテムに対するレビューの評点情報から各ユーザの影響度を投票者モデルに基づいて効率よく推定する手法を提案し、実データを用いた実験で提案法の有効性を検証した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
文脈的要因を考慮した複雑社会ネットワーク進化の数理モデリングとして、アイテムレビューサイトにおける信頼リンクを予測問題に取り組み、信頼リンク情報とユーザアクティビティ情報とともに、ユーザアクティビティに対する人々の評価情報をも組み込んだ新たな信頼リンク予測法を提案し、その有効性を実データにより示した。また、ソーシャルメディアでの信頼ネットワーク進化における媒介者アクティビティ効果の重要性の実証、大規模ソーシャルネットワークにおけるノード影響度計算の高速化を実現および、投票者モデルに基づいたレビュー評点情報からのユーザの影響度推定法の構築を行った。そして、これらの研究成果を２件の国際会議論文と２件のジャーナル論文として発表した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
前年度に引き続き、さらなるソーシャルメディアの実データの収集と分析を行い、それに基づいて数理モデルの改良とモデルパラメータ学習法の改良を行う。特に、信頼ネットワーク進化モデルに対して、媒介者情報だけでなく媒介アイテム情報も組み込むようにし、それらの影響度や時間減衰効果が分析できるように改良することを目指す。また、構築したモデルの挙動の数理的に解析するとともに、それに基づいてソーシャルメディアデータに対し、異常検出、コミュニティ抽出、レコメンデーション、知識発見など、各種応用の提案を行う。
|
| Causes of Carryover |
今年度は、研究の遂行を優先し、研究発表に関してはその一部を次年度にまわすようにしたため、国際会議や国内研究会への出張旅費および、それらへの参加費に対する費用が少なくなったため。
|
| Expenditure Plan for Carryover Budget |
研究成果を国内の研究会、国際会議および論文誌で発表するための費用として使用する。また、ソーシャルメディアの新たな実データの収集・分析のための費用として使用する。
|
-
-
-
-
-
-
-
-
[Presentation] Efficient learning of user conformity on review score2015
Author(s)
Kazumi Saito, Kouzou Ohara, Masahiro Kimura, and Hiroshi Motoda
Organizer
2015 International Conference on Social Computing, Behavioral-Cultural Modeling, & Prediction (SBP15)
Place of Presentation
UCDC Center, Washington DC, USA
Year and Date
2015-04-01 – 2015-04-03
Int'l Joint Research
