講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-02-20 11:45
複数の識別結果の統合に基づくTwitterのフォロイー推薦の高精度化に関する一検討 ○滝村祥司・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀(北大) |
抄録 |
(和) |
本文では,Twitterにおいてユーザがフォローする他ユーザ,すなわちフォロイーを推薦する手法を提案する.提案手法では,ユーザの関心を表す複数の特徴を協調利用することで,高精度なフォロイー推薦を実現する.具体的に,ユーザ間のフォロー関係,ユーザが投稿したテキストおよび画像から得られる特徴のそれぞれに対し,識別器を構築することで,推薦対象ユーザのフォロイー候補者に対する関心の度合いを出力可能とする.さらに,各識別器の出力を多層パーセプトロンを用いて適応的に統合することで,ユーザの関心の度合いが大きいフォロイーを高精度に推薦可能とする.本文の最後では,実際のTwitterデータを用いた実験により,提案手法の有効性を確認する. |
(英) |
This paper presents a recommendation method of users who are expected to be followed by a target user in Twitter. The proposed method enables accurate followee recommendation by collaboratively using features based on following relations among users and texts and images in their tweets. Specifically, by constructing classifiers for each feature, the proposed method can output degrees that represent target user's interest in a followee candidate. Furthermore, by adaptively integrating the outputs from each classifier through multi-layer perceptron, the followee candidate who a target user has the highest degree of interest in can be accurately recommended. Finally, we confirm the effectiveness of the proposed method via experiments using the real-world Twitter dataset. |
キーワード |
(和) |
Twitter / Field-aware Factorization Machines / フォロイー推薦 / / / / / |
(英) |
Twitter / Field-aware Factorization Machines / Followee Recommendation / / / / / |
文献情報 |
信学技報 |
資料番号 |
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発行日 |
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ISSN |
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