2021 Fiscal Year Research-status Report
友人関係と興味関心の変化の相互作用を捉えたソーシャルネットワークの長期予測モデル
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20K23337
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
伊藤 寛祥 筑波大学, 図書館情報メディア系, 助教 (90875741)
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| Project Period (FY) |
2020-09-11 – 2023-03-31
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| Keywords | 時系列データ解析 / 機械学習 / グラフデータマイニング / ソーシャルネットワーク予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，SNSなどに存在するソーシャルネットワークの変化を長期的に予測できる数理モデルの考案である．ここで，ソーシャルネットワークの変化とは，ユーザ間の友人関係の変化，ユーザの興味関心や発信するコンテンツ情報の変化を指す．このような情報を予測することで，物事に対する社会的な反応や市場規模を予測できるようになると期待される．
本年度は，(1) 昨年度考案した，ユーザの社会的影響力と影響の受けやすさに基づく情報伝播のモデル化に基づく予測モデルについての英語論文化を行ったほか，(2) トピック抽出に基づく解釈性の高い予測モデルの考案に取り組んだ．
(1) に関しては，カーネギーメロン大学の Christos Faloutsos 教授との共著論文を執筆し，データマイニング分野の主要会議の一つである SDM に採録された．(2) に関しては，非負値テンソル分解に基づいて時系列情報に基づいてトピックを抽出し，それらのボリュームの時間的な変化を追随・予測する手法を考案した．これにより，人間にとって解釈がしやすいトピックが，入力データ中で時間の変化とともにトレンドがどのように変化するのか・予測されるのかを概観することが可能になる．実データを用いた実験の結果，提案手法は人間にとって解釈しやすい形で，トピックのトレンドの変化を抽出できることがわかった．この研究成果は国内会議（DEIM2022）にて発表した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
申請時の計画以上に進捗している．本年度は，申請時に計画していた研究内容について国際会議論文として成果発表したことに加え，当初の計画には無かったトピック抽出に基づく解釈性の高い予測モデルの開発に着手した．これらのことから，本研究課題は当初の計画以上に進展していると自己評価する．
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| Strategy for Future Research Activity |
トピック抽出に基づく予測モデルについてさらなる検討を行う．本年度取り組んだ非負値テンソル分解に基づくモデルは，解釈性は高い一方で，予測精度が十分ではないことが明らかになった．そこで，モデルの最適化の際に，トピック抽出に加え，予測精度に関する損失を考慮するマルチタスク学習を考案することで，この問題を解決することを計画している．
また，モデルの予測結果から逆算して，今後発展すると予測されるコンテンツをユーザに対して推薦して，ユーザの満足度を測定するといった研究を検討している．
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| Causes of Carryover |
当初計上していた出張費が発生せず，これにより次年度使用額が生じた．これの使途としては，計算用サーバや計算用アクセラレータなど，計算資源の増強にあてる予定である．
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