2008 Fiscal Year Annual Research Report
ランキングデータに基づく社会ネットワークの構造分析
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08J07868
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
金 英子 The University of Tokyo, 大学院・情報理工学系研究科, 特別研究員(DC2)
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| Keywords | Webマイニング / 社会ネットワーク分析 / 関係抽出 / 弱い社会的関係 / ランキング学習 / 情報抽出 |
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| Research Abstract |
現実世界には、企業のランキング、有名人の知名度、商品の売り上げ、論文の重要度など様々な予測対象が存在し、その対象となるランキングや価値を分析することは重要なタスクである。また、エンティティの間には無数にある関係が存在し、これらの関係は予測対象に寄与している。本研究では、「関係」と「予測対象」の関連性に着目して、与えた予測対象に対する着目けべき関係と、関係の予測対象における寄与度を明らかにする。
平成20年度では、主に下記のような研究を遂行するとともに、学術論文誌や国際・国内会議で発表し、最終的に博士論文にまとめた。
1、Webマイニングによる社会ネットワークの自動構築:Webから人と人との関係を抽出する手法はこれまでにも研究されてきたが、Webから企業間の各種関係(提携関係、訴訟関係など)の抽出にも適用できる手法へ拡張した。また、開係の強弱が混在するコミュニティからネットワークを抽出する手法も開発した。以上の手法の有効性を、実験を通して具体的に実証した。
2、ノードのネットワーク特徴量の抽出:1、により構築した社会ネットワークから、ノードのネットワーク特徴量を抽出する。まず、ノードxに影響を与えるノード集合(隣接ノード集合と到達可能なノード集合)を決め、これらのノード集合のネットワーク構造を用いてxのネットワーク特徴量を定義した。
3、ネットワーク特徴寮を用いたエンティティのランキングの学習と予測:どのようなネットワーク特徴量が各エンティティの予測対象すなわちランキングに影響するかを、学習して推測する手法を提案した。提案した手法について、Web等から得られる実際のデータ(例えば、優れた企業のランキング、研究者のランキングなど)に適応して、与えた予測対象に対する着目すべき関係と、関係の予測対象における寄与度を明らかにするとともに、提案手法の性能を検証し、効果を実証した。
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[Journal Article]2009
Author(s)
I-hsien Ting
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Journal Title
Web Mining Applications in E-Commerce and E-services(Springer-Verlag)
Pages: 182(137-152)
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