講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-06-22 13:45
凝集型階層的グラフクラスタリングを使用したパーソナライズドソーシャルサーチ ○石塚賢吉(ドワンゴ) DE2018-7 |
抄録 |
(和) |
本論文では、ソーシャルネットワークシステム (SNS)としての機能を持つConsumer Generated Media(CGM)サイトにおけるマルチメディアコンテンツ検索を対象とした、パーソナライズドソーシャルサーチのアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムでは、ソーシャルネットワークに対して凝集型階層的グラフクラスタリングを適用して生成する階層構造のクラスタ情報をコンテンツデータベース(DB) に格納する。コンテンツ検索結果をソートする際のスコアリングの指標として、検索者とコンテンツ投稿者のクラスタ情報の類似度を使用することで、検索者が気に入りそうなコンテンツが上位にくるように並べている。提案アルゴリズムでは、各ユーザとドキュメントの直接の関係性の情報をコンテンツDBに含める必要がないため、ソーシャルネットワークを構成するユーザ数が増加したときのコンテンツDB のデータサイズの増加を抑えながら、パーソナライズドソーシャルサーチを実現することができる。そして、CGMサイトの動画検索機能として本アルゴリズムを実装して、CGM サイトのユーザに使用してもらうことで、本アルゴリズムの有効性を確かめる評価実験を行う。 |
(英) |
This paper describes a personalized social search algorithm for retrieving multimedia contents of a consumer generated media (CGM) site having a social network system (SNS). The proposed algorithm generates cluster information on users in the social network by using an agglomerative hierarchical graph clustering, and stores them to a contents database (DB). Retrieved contents are arranged so that the contents will be interested in by a searcher are in higher place order by scores calculated according to similarities of cluster information between a searcher and authors of contents. The personalized social search is able to be implemented by using the proposed algorithm with small data usage even if there are a lot of users in the social network because it doesn’t require direct relational information between a searcher and authors of contents. This paper also describes the evaluation experiments to confirm effectiveness of the proposed algorithm. |
キーワード |
(和) |
ソーシャルサーチ / グラフクラスタリング / Louvain法 / / / / / |
(英) |
Social search / Graph clustering / Louvain method / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 107, DE2018-7, pp. 31-35, 2018年6月. |
資料番号 |
DE2018-7 |
発行日 |
2018-06-15 (DE) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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DE2018-7 |