著者
折本 伸之 渥美 雅保
雑誌
第81回全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.2019, no.1, pp.319-320, 2019-02-28

近年急速に普及し,注目を集めている代表的なSNS(Social Networking Service) としてTwitter がある.ツイートには様々な情報が含まれており,これらの情報を抽出,活用することを目的とした研究は数多く行われている. 本研究では,潜在的ディリクレ配分法(LDA)を用いたトピックモデルにより,ユーザが興味を持ったニュース文書集合から興味を表すトピックを学習してユーザの興味モデルを生成し,それを用いて一連のニュースから興味のあるニュースをランク付けしてフィルタリングする手法を構築する.そしてTwitterタイムラインに流れるニュースを対象として,ユーザの興味モデルに基づいてニュースをランキングしてユーザに提示する実験に関して述べる.
著者
折本 伸之 渥美 雅保
雑誌
第80回全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.2018, no.1, pp.289-290, 2018-03-13

近年急速に普及し,注目を集めている代表的なSNS(Social Networking Service)にTwitter がある.Twitter では,ユーザはフォローと呼ばれる仕組みにより興味をもったユーザの最新のツイートを常に受け取ることが可能である.ツイートには様々な情報が含まれており,これらの情報を抽出,活用することを目的とした研究は数多く行われている.本研究では,ニュースサイトのフォローを対象として,それらのニュースサイトから投稿されるニュースツイートに対するユーザのアクションに基づいて,ツイートのリンク先のニュースを収集しLDAを用いたトピックモデリングによりユーザの興味を学習する方法に関して述べる.