講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-06-27 10:25
行動ログの機械学習を用いた他ユーザのSNS投稿に対するお気に入り登録予測 ○荒澤孔明・服部 峻・工藤康生(室蘭工大) DE2020-5 |
抄録 |
(和) |
近年,SNS上での口コミを利用して商品の宣伝や企業のブランディングなどを行うバイラルマーケティングといった広告戦略に注目が集まってきている.例えば,ある著名人がSNS上である商品を話題にした際,その投稿を提示しながら,その商品を広告する事で,推薦の説得性を高める事ができる.こうした広告をより高度に行うためには,そのSNS投稿は誰を感化させるものなのかを精確に予測する技術も重要となる.すなわち,SNS利用者が関心を抱くであろう投稿を特定する方式が求められる.そこで本稿では,SNSでのユーザの行動ログを用いて,あるユーザがある投稿に対してお気に入り登録を行う(関心を持つ)か否かをクラス分類する手法についての諸検討を行う. |
(英) |
An advertising strategy called as "Viral Marketing" has public attention.It promotes an item and its company by using posts (reviews) in SNS. For example, when a celebrity wrote a SNS post that has a topic on an item, recommending the item for other users by showing them the post could increase persuasiveness of the recommendation.It is important for the system to exactly forecast person(s) who would be interested in the SNS posts.Therefore, it needs for the system to specify the posts that could induce the interest of a user.This paper proposes a method that analyzes the activity logs of a user in SNS and forecasts whether the user would bookmark a SNS post or not. |
キーワード |
(和) |
ランダムフォレスト / パーソナライゼーション / インフルエンサ / 情報推薦システム / / / / |
(英) |
Random Forest / Personalization / Influencer / Recommender System / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 78, DE2020-5, pp. 25-30, 2020年6月. |
資料番号 |
DE2020-5 |
発行日 |
2020-06-20 (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) |
PDFダウンロード |
DE2020-5 |
研究会情報 |
研究会 |
DE |
開催期間 |
2020-06-27 - 2020-06-27 |
開催地(和) |
オンライン開催 |
開催地(英) |
Online |
テーマ(和) |
ソーシャルコンピューティング |
テーマ(英) |
Social Computing |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
DE |
会議コード |
2020-06-DE |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
行動ログの機械学習を用いた他ユーザのSNS投稿に対するお気に入り登録予測 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
Bookmarking Forecast for Others' SNS Posts by Machine Learning of Activity Logs |
サブタイトル(英) |
|
キーワード(1)(和/英) |
ランダムフォレスト / Random Forest |
キーワード(2)(和/英) |
パーソナライゼーション / Personalization |
キーワード(3)(和/英) |
インフルエンサ / Influencer |
キーワード(4)(和/英) |
情報推薦システム / Recommender System |
キーワード(5)(和/英) |
/ |
キーワード(6)(和/英) |
/ |
キーワード(7)(和/英) |
/ |
キーワード(8)(和/英) |
/ |
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
荒澤 孔明 / Komei Arasawa / アラサワ コウメイ |
第1著者 所属(和/英) |
室蘭工業大学 (略称: 室蘭工大)
Muroran Institute of Technology (略称: Muroran Inst. of Tech.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
服部 峻 / Shun Hattori / ハットリ シュン |
第2著者 所属(和/英) |
室蘭工業大学 (略称: 室蘭工大)
Muroran Institute of Technology (略称: Muroran Inst. of Tech.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
工藤 康生 / Yasuo Kudo / クドウ ヤスオ |
第3著者 所属(和/英) |
室蘭工業大学 (略称: 室蘭工大)
Muroran Institute of Technology (略称: Muroran Inst. of Tech.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2020-06-27 10:25:00 |
発表時間 |
20分 |
申込先研究会 |
DE |
資料番号 |
DE2020-5 |
巻番号(vol) |
vol.120 |
号番号(no) |
no.78 |
ページ範囲 |
pp.25-30 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2020-06-20 (DE) |