著者

眞野 裕也 青山 俊弘

出版者

日本高専学会

雑誌

日本高専学会誌 : journal of the Japan Association for College of Technology (ISSN:18845444)

巻号頁・発行日

vol.15, no.3, pp.43-46, 2010-08-30

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Twitterなどのミニブログサービスにおいて,ユーザは嗜好の類似によって自然にクラスタを形成する.本論文では,"お気に入り"情報を用いてユーザをクラスタリングする手法を提案する."お気に入り"とはミニブログ上でユーザが気に入った記事に対して印を付けることができる機能であり,"お気に入り"を付けた記事群は後に一覧することができる.提案する方法では,ユーザ間の「類似度」を,「異なる2ユーザが同じ記事に"お気に入り"を付けた回数」と定義する.それに基づいて,ユーザを点,類似度を辺の重みとして持つ「類似度グラフ」を作り,そのグラフに対してグラフクラスタリングアルゴリズムの一つであるFORCEを適用することで,同じ趣味を持つことによるクラスタ,同じ社会的属性を持つことによるクラスタ,他のコミュニティに同じく属するユーザによるクラスタなどを抽出することができた.さらに,拡張したtf-idf法で"お気に入り"の付けられた記事群を解析することで,クラスタごとに異なる,クラスタの特徴を現す特徴語を抽出することができた.