著者

三木 孝 山田 泰宏 服部 哲 速水 治夫

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告エンタテインメントコンピューティング(EC) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.58, pp.1-5, 2014-03-06

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Twitter は身の回りの出来事などを手軽に投稿できる Web サービスである.Twitter では投稿することをツイートと称し,利用者は様々な場面でツイートすることができる.本論文ではTV番組を視聴しながらツイートしている実況者といわれるユーザに着目する.近年,実況者によるツイートを用いた TV 番組のネタばらしが多い.大抵の実況者は特定のハッシュタグを付加したツイートをするが,中にはハッシュタグを付加せずツイートをする実況者も存在する.実況者をフォローしているユーザは自身のタイムラインが放映時間中に実況者のツイートで埋まってしまい,必要なツイートが見ることができなくなってしまう.また,リアルタイムで観ることができず,後日録画した番組を観る場合,話の筋や結末を知ってしまっているので観る楽しさが減少する.現状で特定のキーワードを含むツイートを非表示に設定できるクライアントは存在するが,それだけではネタばらしのツイートのすべてを非表示にできない.本論文では,ハッシュタグ付加ツイートをTV番組放送時間中に取得と解析を行い,頻繁にツイートされているキーワードを抜き出し,自動的に非表示する.解析した結果から共通するキーワードが含まれるツイートをタイムライン上から非表示にすることでネタばらしを防止するシステムを提案する.提案システムはネタばらしツイートの非表示を優先することとした.このため,ネタばらしでないツイートも非表示になることも多少あるがそれは致し方ないこととした.2 種類の評価実験の結果,提案システムは高評価を得た.Twitter is a Web service that can post with ease and events around us. It can be called tweets to be posted on Twitter, user Tweets in various situations. Attention is paid to the user which is said to live who tweeted while watching a TV program in the present study. In recent years, spoilers of the TV program using a live tweet by the person in many cases. Live 's most a tweet obtained by adding a hash tag of particular, who live a tweet it without adding the hash tag is also present in. Timeline of itself would be filled with tweets live person to broadcast during the time, a user who follows live person can no longer be seen is required tweet. Further, pleasure to watch is reduced if it can not be viewed in real time, and view the recorded program later, because it has known consequences or story line. Client that can be set to hide the tweet that contains specific keywords in the present circumstances exist, but it can not hide all of the tweets spoilers. In this paper, we analyze and get to a TV program broadcasting time in the hash -tagged tweet, extracting keywords that are frequently tweet, it is automatically hidden. We propose a system for preventing the spoilers by hide from timeline tweets keywords in common from the results of the analysis and the like. The proposed system was decided to give priority to the non-display of tweet spoilers. For this reason, there is also some that tweet you do not spoilers also be hidden, but it was decided can not be helped. Results of the evaluation two experiments, the proposed system is to obtain a high evaluation.

著者

竹渕瑛一 山田泰宏 猪狩知也 鈴木浩 服部哲 速水治夫

雑誌

マルチメディア、分散協調とモバイルシンポジウム2013論文集

巻号頁・発行日

vol.2013, pp.84-88, 2013-07-03

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イラスト投稿型SNS の一つであるPixiv では,多くの二次創作イラストが投稿されている.Pixivでは,ユーザがイラストに対し自由にタグ付けできる.また,二次創作イラストが多いため,タグの特徴として作品タイトルを表すジャンルタグと,そのキャラクターを表すキャラクタータグがよく付けられる.一方で,Pixiv ではこの2 種類のタグについて区別を行なっていない.本研究では,与えられたイラストのタグ群からキャラクタータグを検出する手法(キャラクタータグ分類法)について検討を行った.提案手法は与えられたタグ群のジャンルタグに対して,よく付けられやすいタグをキャラクタータグとする.実験では提案手法の適合率と再現率,F 尺度について求め,評価を行った.

著者

竹渕瑛一 山田泰宏 猪狩知也 鈴木浩 服部哲 速水治夫

雑誌

マルチメディア、分散協調とモバイルシンポジウム2013論文集

巻号頁・発行日

no.2013, pp.84-88, 2013-07-03

著者

清田 雅子 山田 泰宏 服部 哲 速水 治夫

雑誌

研究報告グループウェアとネットワークサービス(GN)

巻号頁・発行日

vol.2013, no.3, pp.1-6, 2013-03-11

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テレビドラマは四半期毎に新たな作品が多く放送されているため,視聴者は過去に見た作品すべてを覚えていることは困難である.また,どの作品が自分の嗜好に合うか判断するための数量的な基準が存在しない.そのため,過去に好んで見ていた作品を忘れてしまい再視聴する機会の損失や,誤った判断により自分の嗜好に合わない作品を視聴する可能性がある.本論文ではユーザが過去に見た作品を管理し,再視聴の機会を増やすとともに,ユーザの嗜好に合った未視聴作品を自動的に推薦することで新たな作品を見る機会を作ることを目的とする.そのため,本論文ではユーザが過去に見た作品を 5 段階評価で登録し,その情報を基に未視聴作品の評価を推測し,オススメ度を具体的な数値で示す機能を有した推薦システムを提案する.実験により,提案システムは過去に見た作品の管理に有効であり,ユーザの嗜好に合ったオススメ作品を提示できることが確認できた.For the Japanese television drama, new works are released and broadcast on a quarterly basis. Thus, it is difficult for the viewer of the work to remember most works that the viewer had seen. Moreover, there are not quantitative criterions which would indicate whether or not the work is suitable to the viewer. For those reasons, it is common that to lose the opportunity to view the work again, because the viewer forgot the works of which the viewer had been looking in favor, and there is a possibility to view the work that does not suitable to their taste occurred by the user's dis-appropriate decision. Our study is aiming at managing the work that was seen in the past by the user, making the chance to see new works by recommending automatically unviewed works that suit the every user's preference. Therefore we propose the recommender system. The user of the proposed system can register works that the user has seen, and score the work in the 5-point score scale. The proposed system could calculate the score that indicates how the work is suitable to the user. The score is specific numerical values: based on the evaluation of the score of work. From the experiments, the proposed system is effective in the management of work seen in the past, We were able to confirm that the work that is suitable to the user's preference presented by our recommendation function.

著者

三木 孝 山田 泰宏 服部 哲 速水 治夫

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告グループウェアとネットワークサービス(GN) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.58, pp.1-5, 2014-03-06

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Twitter は身の回りの出来事などを手軽に投稿できる Web サービスである.Twitter では投稿することをツイートと称し,利用者は様々な場面でツイートすることができる.本論文ではTV番組を視聴しながらツイートしている実況者といわれるユーザに着目する.近年,実況者によるツイートを用いた TV 番組のネタばらしが多い.大抵の実況者は特定のハッシュタグを付加したツイートをするが,中にはハッシュタグを付加せずツイートをする実況者も存在する.実況者をフォローしているユーザは自身のタイムラインが放映時間中に実況者のツイートで埋まってしまい,必要なツイートが見ることができなくなってしまう.また,リアルタイムで観ることができず,後日録画した番組を観る場合,話の筋や結末を知ってしまっているので観る楽しさが減少する.現状で特定のキーワードを含むツイートを非表示に設定できるクライアントは存在するが,それだけではネタばらしのツイートのすべてを非表示にできない.本論文では,ハッシュタグ付加ツイートをTV番組放送時間中に取得と解析を行い,頻繁にツイートされているキーワードを抜き出し,自動的に非表示する.解析した結果から共通するキーワードが含まれるツイートをタイムライン上から非表示にすることでネタばらしを防止するシステムを提案する.提案システムはネタばらしツイートの非表示を優先することとした.このため,ネタばらしでないツイートも非表示になることも多少あるがそれは致し方ないこととした.2 種類の評価実験の結果,提案システムは高評価を得た.Twitter is a Web service that can post with ease and events around us. It can be called tweets to be posted on Twitter, user Tweets in various situations. Attention is paid to the user which is said to live who tweeted while watching a TV program in the present study. In recent years, spoilers of the TV program using a live tweet by the person in many cases. Live 's most a tweet obtained by adding a hash tag of particular, who live a tweet it without adding the hash tag is also present in. Timeline of itself would be filled with tweets live person to broadcast during the time, a user who follows live person can no longer be seen is required tweet. Further, pleasure to watch is reduced if it can not be viewed in real time, and view the recorded program later, because it has known consequences or story line. Client that can be set to hide the tweet that contains specific keywords in the present circumstances exist, but it can not hide all of the tweets spoilers. In this paper, we analyze and get to a TV program broadcasting time in the hash -tagged tweet, extracting keywords that are frequently tweet, it is automatically hidden. We propose a system for preventing the spoilers by hide from timeline tweets keywords in common from the results of the analysis and the like. The proposed system was decided to give priority to the non-display of tweet spoilers. For this reason, there is also some that tweet you do not spoilers also be hidden, but it was decided can not be helped. Results of the evaluation two experiments, the proposed system is to obtain a high evaluation.

著者

三木 孝 山田 泰宏 服部 哲 速水 治夫

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.58, pp.1-5, 2014-03-06

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Twitter は身の回りの出来事などを手軽に投稿できる Web サービスである.Twitter では投稿することをツイートと称し,利用者は様々な場面でツイートすることができる.本論文ではTV番組を視聴しながらツイートしている実況者といわれるユーザに着目する.近年,実況者によるツイートを用いた TV 番組のネタばらしが多い.大抵の実況者は特定のハッシュタグを付加したツイートをするが,中にはハッシュタグを付加せずツイートをする実況者も存在する.実況者をフォローしているユーザは自身のタイムラインが放映時間中に実況者のツイートで埋まってしまい,必要なツイートが見ることができなくなってしまう.また,リアルタイムで観ることができず,後日録画した番組を観る場合,話の筋や結末を知ってしまっているので観る楽しさが減少する.現状で特定のキーワードを含むツイートを非表示に設定できるクライアントは存在するが,それだけではネタばらしのツイートのすべてを非表示にできない.本論文では,ハッシュタグ付加ツイートをTV番組放送時間中に取得と解析を行い,頻繁にツイートされているキーワードを抜き出し,自動的に非表示する.解析した結果から共通するキーワードが含まれるツイートをタイムライン上から非表示にすることでネタばらしを防止するシステムを提案する.提案システムはネタばらしツイートの非表示を優先することとした.このため,ネタばらしでないツイートも非表示になることも多少あるがそれは致し方ないこととした.2 種類の評価実験の結果,提案システムは高評価を得た.Twitter is a Web service that can post with ease and events around us. It can be called tweets to be posted on Twitter, user Tweets in various situations. Attention is paid to the user which is said to live who tweeted while watching a TV program in the present study. In recent years, spoilers of the TV program using a live tweet by the person in many cases. Live 's most a tweet obtained by adding a hash tag of particular, who live a tweet it without adding the hash tag is also present in. Timeline of itself would be filled with tweets live person to broadcast during the time, a user who follows live person can no longer be seen is required tweet. Further, pleasure to watch is reduced if it can not be viewed in real time, and view the recorded program later, because it has known consequences or story line. Client that can be set to hide the tweet that contains specific keywords in the present circumstances exist, but it can not hide all of the tweets spoilers. In this paper, we analyze and get to a TV program broadcasting time in the hash -tagged tweet, extracting keywords that are frequently tweet, it is automatically hidden. We propose a system for preventing the spoilers by hide from timeline tweets keywords in common from the results of the analysis and the like. The proposed system was decided to give priority to the non-display of tweet spoilers. For this reason, there is also some that tweet you do not spoilers also be hidden, but it was decided can not be helped. Results of the evaluation two experiments, the proposed system is to obtain a high evaluation.

著者

黒柳智士 山田泰宏 鈴木浩 服部哲 速水治夫

雑誌

研究報告グループウェアとネットワークサービス(GN)

巻号頁・発行日

vol.2013, no.25, pp.1-4, 2013-01-09

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Twitter [1] とは 2006 年に Twitter 社が始めた短文投稿型の Web サービスであるが,ユーザはつぶやくといった事を行う以外に,他のユーザをフォローすることで自分のタイムライン上にフォローしたユーザのツイーとが表示され,それによって会話のようなコミュニケーションを行うことができる.しかし,どのようなユーザをフォローすれよいか迷うことがある.そこで本研究では,フォロワーが多い著名なユーザに着目した.共通の著名人ユーザをフォローしているということは,その著名人ユーザのファン,或いは何かしらの興味,関心がある可能性が高いと考えることができる.著名人を共通にフォローしているユーザをフォロー推奨として提示するアルゴリズムの検討を行い,予備実験及び今後の展望を述べる.Overview: Twitter is a Web service type companies short Twitter posts began in 2006, In addition to carrying out such that the user herself, followed by other users Tween and of the user who own Follow on the timeline are displayed, thereby I can be carried out, such as communication conversation. However, you may wonder what should follow the user. In this study, we focused on the user many prominent followers there. Fan of celebrities that user, that user has to follow a common celebrity, or I can be considered likely that some kind of interest and concern. To the study of the algorithm is presented as follow recommended users you follow a common celebrity, Said the preliminary experiment and future prospects.