著者

西口 真央 鳥海 不二夫

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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本研究では,様々なソーシャルネットワーク構造を利用して,ソーシャルネットワークサービスにおけるcyber-predatorの検知を行うことで,各ネットワーク構造の説明力を比較分析する.我々はまず,プロフィールの閲覧やコメントに対する反応などから、8つのソーシャルネットワークを定義する.次に,Large-scale Information Network Embedding (LINE)と呼ばれる手法を適用し,これらのネットワーク構造の潜在表現を獲得する.得られた潜在表現を用いて、cyber-predatorを予測するための分類モデルをネットワークごとに作成する.実験の結果,多くのネットワーク構造がcyber-predatorの予測に有用であることが確認できた.また,最も説明力の強いネットワーク構造は,プロフィール情報の閲覧であるといった,いくつかの興味深い知見を得ることに成功した.本研究で得られた知見は,未成年者のサイバー犯罪被害を抑えるために利用される.