著者

倉島 健 藤村 考 奥田 英範

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.92, no.3, pp.301-310, 2009-03-01

被引用文献数

4

---

大規模ブログデータから,人間の経験に関する興味深い知識を発見する経験マイニング手法を提案する.経験とは,状況(時間,空間),行動(動作,対象),主観(評価,感情)とから成る情報であると定義する.一般に,人間の行動や,その行動を起こした結果として人間が抱く感情は,時間的・空間的要因によって規定されるため,状況,行動,主観との間には一定のルールが存在する.このルールの中でも特に,状況(時間,空間)に特有な行動と感情を表現するものを人間の経験に関する興味深い知識として発見する.本論文では,5属性(時間,空間,動作,対象,感情)を大規模ブログデータから抽出し,更に,得られた経験情報の中から,データマイニング分野で提案されているルールの"興味深さ"指標を用いた相関ルール抽出を行うことで,このような知識を発見する手法を述べる.また,感情属性に基づき,経験が動作主にとって成功だったのか,それとも失敗だったのかを導き出す手法も述べる.提案手法を実装したシステムにより約4,800万件のブログから知識発見を試みた結果,状況に特有な行動と感情を表現するルールの発見に至った.