| 研究課題/領域番号 |
25330362
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
野呂 智哉 東京工業大学, 情報理工学(系)研究科, 助教 (80401553)
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| 研究分担者 |
徳田 雄洋 東京工業大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (30111644)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | ソーシャルメディア / マイクロブログ / 推薦 / コミュニティ検出 / ニュース記事 / ハッシュタグ |
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| 研究実績の概要 |
3つのテーマについて研究を行った．
1つ目は，外部情報としてニュース記事を利用してハッシュタグコミュニティを検出し，話題に関連するユーザを発見する手法の研究である．興味のある話題を表すキーワードを入力として収集したニュース記事集合において特徴的に出現する語を獲得する．一方，ツイート中の各ハッシュタグについてそれと特徴的に共起する語を獲得し，先に獲得したニュース記事集合中の特徴語集合との類似度計算によって，話題関連ハッシュタグを特定する．そのハッシュタグで形成されるコミュニティに所属するユーザの中から，ツイート内容の影響力にもとづく関連ユーザと，社会的地位にもとづく関連ユーザを発見する．
2つ目は，Twitter上でのユーザの行動の特徴を利用して関連ユーザを発見する手法の研究である．本手法は2つの段階からなる．第1段階では，興味のある話題に関連するキーワードを入力として収集したツイート集合から，リツイートやリプライにもとづくユーザ・ツイート間の関係を表すグラフを構築し，ユーザとツイート双方の影響力を計算することによって話題関連ユーザの順位付けを行う．第2段階では，ツイート頻度，重複ツイートの割合，ツイートの長さ，リツイート・リプライの頻度，フォロワー・フレンドの数をもとに第1段階で上位にランク付けされたユーザを分類し再順位付けすることにより，話題関連ユーザを発見する．
3つ目は，リツイート・リプライの関係を利用して話題関連ユーザを発見する従来手法に，フォロー関係を組み込むことの有効性を確かめる研究である．リツイートやリプライをもとに構築したユーザ・ツイート関係グラフによる影響力の計算においてフォロー関係も考慮する手法を開発した．リツイート・リプライの関係とフォローの関係の一致の程度やリツイート・リプライの多さを数値化することにより，フォロー関係の組み込みが有効となる状況を解明した．
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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
当初の予定通りに進んでおり，既に次の段階に着手している．
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| 今後の研究の推進方策 |
2つのテーマに分けて研究を進める．
1つ目は，リツイート・リプライ・フォロー関係をもとに発見した話題関連ユーザの行動をもとに，話題に関連するツイートを発見する手法の研究である．キーワードやクエリ拡張に基づく一般的なツイート検索では，注目する話題に明確に関係のある語を含まないツイートを発見することは困難である．我々が開発した話題関連ユーザ発見手法を利用して話題関連ツイートを発見することにより，この問題を解決する．また，過去に発信されたツイート集合から話題関連ツイートを発見するだけでなく，新しく発信されるツイートを解析し，話題関連ツイートをリアルタイムに発見することも可能にする．
2つ目は，外部情報としてWikipediaの情報を利用してTwitterユーザの興味を判定し，興味にもとづくコミュニティを発見する手法の研究である．Wikipediaの階層的分類を利用し，異なる語句であっても同じ話題に関連する語句をまとめることにより，各Twitterユーザが興味を持つ話題を判定し，共通の興味を持つユーザのコミュニティを検出する．本手法では，話題分類の粒度を制御し，検出するコミュニティの大きさを変化させることも可能にする．
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