| 研究課題/領域番号 |
17K00433
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| 研究機関 | 龍谷大学 |
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研究代表者 |
木村 昌弘 龍谷大学, 理工学部, 教授 (10396153)
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| 研究分担者 |
大原 剛三 青山学院大学, 理工学部, 教授 (30294127)
斉藤 和巳 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (80379544)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 確率過程モデル / 統計的機械学習 / データマイニング / ソーシャルメディア分析 / 複雑ネットワーク |
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| 研究実績の概要 |
１．対象とするソーシャルメディアのアイテム群全体に対するアテンション到着過程の確率的生成モデルとして，ディリクレ過程とRPP モデルを融合したDPM-RPP モデルを提案した．また，観測データに基づくDPM-RPP モデルの効率的な学習法を与え，それに基づいて，各アイテムが将来に獲得するポピュラリティの予測法および，エイジングタイプの観点からのアイテム群のコミュニティ抽出法を与えた．そして，料理レシピ共有サイト「クックパッド」におけるレシピへのアテンション到着過程の実データを用いて提案モデルの有効性を実証した．
２．ソーシャルメディアにおける共有イベント系列に基づいてオンラインアイテム群の協調構造を抽出する新たな確率過程モデルとして，CHP モデルを提案した．CHP モデルは，Hawkes 過程にディリクレ過程を組み込むことにより構築され，アイテムに対する共有イベントの時系列を生成する．観測系列データからCHP モデルを推定する効率的なベイズ学習法を開発し，CHP モデルの下で将来の共有イベントを予測する有効な枠組みを与えた．クックパッドデータを用いた実験により，共有イベント予測におけるCHPモデルの有効性を実証するとともに，レシピ群の協調構造を明らかにした．
３．レシピ内でいっしょに使われる食材ペアの時季による動的変化を分析することを目指して，食材ペアの共起アクティビティ変化パターンを検出する有効な手法を提案した．そして，検出したアクティビティ変化パターンに基づき，各時間ステップにおいて食材集合のアクティブネットワークを構築し，食材の主要アクティブ共起パターンを抽出した．クックパッドデータを用いた実験により，提案法の有効性を実証するとともに，日本の料理レシピで使われる食材の組み合わせに関する季節変化の特徴を明らかにした．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
ソーシャルメディアのオンラインアイテム群に対するアテンションダイナミクスの数理モデリングとして，ディリクレ過程とRPP モデルを融合したDPM-RPP モデルを提案し，その有効性を料理レシピ共有サイトの実データにより示した．また，共有イベント系列に基づいてオンラインアイテム群の協調構造を抽出する確率過程モデルとして，Hawkes 過程にディリクレ過程を組み込んだCHP モデルを提案し，共有イベント予測性能における有効性を示すとともに，レシピ群の協調構造を明らかにした．さらに，レシピ共有サイトにおいて食材ペアの共起アクティビティ変化パターンを検出する有効な手法を提案し．食材ペアのアテンションダイナミクスを分析した．そして，これらの研究成果を２件の国際会議論文と１件のジャーナル論文として発表した．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成29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，実空間での人々の行動情報をも含むソーシャルメディアデータを収集し，そのような時空間情報をも扱えるようにアテンションダイナミクスの数理モデルとその学習法を改良することを目指す．また，構築したモデルの挙動を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，異常検出や知識発見など各種応用の提案を行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額が生じた理由： 平成29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．
使用計画： 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．
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