著者

上里和也 田中正浩 浅井洋樹 山名早人

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.22, pp.1-6, 2014-07-25

---

Twitter のような大規模なソーシャルサービスにおいて,ユーザの興味や所属などのプロフィールを知ることは,効果的なマーケティングを行う上で重要である.このような背景から,Twitter におけるプロフィール推定に関する研究が行われてきた.従来のプロフィール推定手法では,フォロー情報によって構築されるソーシャルグラフからコミュニティを抽出し,対象のユーザが属するコミュニティの属性を推定することでプロフィール推定を行なっている.しかし,各々のフォローの目的や,活発な交流があるかという点を考慮することができないため,実際に親密な関係を持つユーザ群をコミュニティとして抽出することが困難であるという問題が存在する.それに対して奥谷らは,フォローに代えてメンション情報を用いてソーシャルグラフを構築することで,これらの問題を解決する手法を提案している.しかし同手法には,プロフィール推定の対象となるユーザの周辺ユーザのプロフィールに幅広く共通して出現する単語が,プロフィールとして出力されにくいという問題がある.そこで本論文では,奥谷らのプロフィール推定手法における単語の重要度の算出方法を変更し,Twitter ユーザ全体からランダムにサンプリングした 100,000 ユーザのデータを利用して一般語をフィルタリングすることで,この問題を解決する手法を提案する.6 人の被験者による実験の結果,奥谷らの手法と比較して,Precision@10 が 0.37 から 0.78,MRR が 1.44 から 2.61 に向上した.