著者

丸井 淳己 則 のぞみ 榊 剛史 森 純一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会 102回 (2014/7) (ISSN:24364592)

巻号頁・発行日

pp.10, 2014-07-24 (Released:2021-07-14)

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It is now common to have a conversation with others on social media. Many research have been taken to see the community structure on social media, but there are few studies that apply link-based community (link community) detection on a large social network. Link community detection allows users to belong to more than one community. We improve the method of existing link community detection of Ahn et al., which extracts many small communities. We evaluate existing and proposing methods by network indexes, and we characterize link communities from users' biographies. We found that link communities sharing users have similar characteristics from biographies.

著者

丸井 淳己 則 のぞみ 榊 剛史 1 森純 一郎 Marui 1 Junki Nori 2 Nozomi Sakaki 1 3 Takeshi Mori 1 Junichiro

雑誌

SIG-KBS = SIG-KBS

巻号頁・発行日

vol.B4, no.01, pp.51-56, 2014-07-24

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It is now common to have a conversation with others on social media. Many research have been taken to see the community structure on social media, but there are few studies that apply link-based community (link community) detection on a large social network. Link community detection allows users to belong to more than one community. We improve the method of existing link community detection of Ahn et al., which extracts many small communities. We evaluate existing and proposing methods by network indexes, and we characterize link communities from users' biographies. We found that link communities sharing users have similar characteristics from biographies.

著者

河津 裕貴 丸井 淳己 榊 剛史 森 純一郎 坂田 一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2015, pp.4I14, 2015

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<p>SNS上のユーザーインタラクションから情報を抽出する重要性が認識されて久しい.分析に際しテキスト情報から主観や感情を抽出する技術が多く用いられるが,非自然言語の頻出するSNSの感情分析において話者の感情を司る顔文字の重要性は高い.本研究ではSNSの特徴を考慮した実用性の高い顔文字分類を目的とし, 主に教師なし学習を用いて十分に多数の顔文字を分類し,検証する.</p>

著者

丸井 淳己 則 のぞみ 榊 剛史 森 純一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.28, 2014

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近年Twitterのユーザは様々な年代・コミュニティに渡るようになった。ユーザの背景によって単語の使い方が違うと考えられるため、本研究ではTwitterのコミュニティ毎に使用される単語の違いを調べた。よく会話をするユーザ群をコミュニティとしてユーザのグループ分けを行った。さらにニューラルネットワークから計算した単語の分散表現を用いて単語の使われ方の違いを見た。

著者

丸井 淳己 則 のぞみ 榊 剛史

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.28, pp.1-4, 2014

著者

丸井 淳己 加藤 幹生 松尾 豊 安田 雪

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.72, pp.553-554, 2010-03-08

参考文献数

2

著者

丸井 淳己 加藤 幹生 松尾 豊 安田 雪

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.24, 2010

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今や主要なウェブサービスの一つとなったSNSには非常に大規模な人間関係が構成され,社会的な重要性が増し続けている.我々はmixiのリンク構造とアクセスログを調査し,基礎的な性質を示すと共に年代による人間関係の違いを明らかにした.次にリンクのクラスタリングを行い5種類の人間関係に分類した.さらに5種類の共起具合をNetwork motifを用いて計算し,情報の流れるパスの局所的な性質を明らかにした.