| 講演名 | 2024-03-13 異なるドメインへ適用可能なインフルエンサー特定手法のフォロワーサイズ別のランキング性能の評価 田原 幸太(筑波大), 津川 翔(筑波大), |
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| 抄録(和) | ソーシャルメディアにおいて、他の多くのユーザーに情報を拡散できるインフルエンサーを特定することは重要な研究課題の一つである。我々は特に、学習元と適用先のドメインが異なる場合に、どの程度の精度でインフルエンサーを特定できるか評価してきた。これまでの研究では、ユーザーがインフルエンサーであるかどうかを予測することに焦点を当てていたが、現実にはインフルエンサーの中でもそれらのユーザーの影響力には違いがある。そこで本稿では、インフルエンサー特定問題を、より影響力の強いユーザーを上位にランク付けすることを目指すランキング問題として定式化する。特に、学習元と適用先のドメインが異なる場合において、インフルエンサー予測モデルによるインフルエンサーランキングの有効性を評価する。このとき、ユーザーのフォロワー数に基づきユーザーを 5 つのサブグループに分割し、それぞれのグループで予測モデルのランキング性能を評価する。その結果、フォロワーがあまり多くないが影響力が大きいインフルエンサーといった、自明でないインフルエンサーの特定にグラフニューラルネットワークに基づくインフルエンサー予測モデルが有効であることを示す。 |
| 抄録(英) | Identifying influencers on social media who can spread information to many other users is one of the important research issues. We have investigated how accurately influencers can be predicted when the source and target domains of learning are different. However, our previous studies focused on whether the user is an influencer or not. On the other hand, there are differences in the strength of influence among influencers. The influence of the influencers identified by the prediction model has not been evaluated. Therefore, in this paper, we formulate the influencer identification problem as a ranking problem. In particular, we evaluate the effectiveness of influencer rankings obtained from the influencer prediction models when the source and target domains of learning are different. The results show that influencer prediction model based on graph neural network is effective in identifying non-obvious influencers, such as influencers with not many followers but large influence. |
| キーワード(和) | ソーシャルグラフ / インフルエンサー / ドメイン適応 / グラフニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | social graph / influencer / domain adaptation / graph neural network |
| 資料番号 | CQ2023-76 |
| 発行日 | 2024-03-06 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE / MVE / CQ / IMQ |
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| 開催期間 | 2024/3/13(から3日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa Sangyo Shien Center |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般（魅力工学研究会協賛） |
| テーマ（英） | Media of five senses, Multimedia, Media experience, Picture codinge, Image media quality, Network,quality and reliability, etc（AC） |
| 委員長氏名（和） | 坂東 幸浩(NTT) / 清川 清(奈良先端大) / 平栗 健史(日本工大) / 工藤 博章(名大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Bandoh(NTT) / Kiyoshi Kiyokawa(NAIST) / Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.) / Hiroaki Kudo(Nagoya Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 雄一(阪大) / 山崎 俊彦(東大) / 新井田 統(KDDI総合研究所) / 松田 崇弘(都立大) / 長谷川 剛(東北大) / 新井田 統(KDDI総合研究所) / 大橋 剛介(静岡大) |
| 副委員長氏名（英） | Yuichi Tanaka(Osaka Univ.) / Toshihiko Yamazaki(Univ. of Tokyo) / Sumaru Niida(KDDI Research) / Takahiro Matsuda(Tokyo Metropolitan Univ.) / Gou Hasegawa(Tohoku Univ.) / Sumaru Niida(KDDI Research) / Gosuke Ohashi(Shizuka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 岩村 俊輔(NHK) / 三柴 数(鳥取大) / 磯山 直也(大妻女子大) / 原 豪紀(大日本印刷) / 後藤 充裕(NTT) / 恵木 則次(NTT) / 菅沼 睦(多摩大) / 津川 翔(筑波大) / 塚田 正人(筑波大) / 土田 勝(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Shunsuke Iwamura(NHK) / Kazu Mishiba(Tottori Univ.) / Naoya Isoyama(Otsuma Women's Univ.) / Takenori Hara(DNP) / Mitsuhiro Goto(NTT) / Noritsugu Egi(NTT) / Mutsumi Suganuma(Tama Univ.) / Shou Tsugawa(Tsukuba Univ.) / Masato Tsukada(Univ. of Tsukuba) / Masaru Tsuchida(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 雨車 和憲(工学院大) / 木谷 佳隆(KDDI総合研究所) / 宍戸 英彦(筑波大) / 中澤 篤志(京大) / 東條 直也(KDDI総合研究所) / 萩山 直紀(NTT) / 畑田 裕二(東大) / 中村 遼(福岡大) / 中平 俊朗(NTT) / 塚常 健太(岡山理科大) / 今井 國治(名大) / 山添 崇(成蹊大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kazunori Uruma(Kogakuin Univ.) / Shinobu Kudo(KDDI Research) / Hidehiko Shishido(Univ. of Tsukuba) / Atsushi Nakazawa(Kyoto Univ.) / Naoya Tojo(KDDI Research) / Naoki Hagiyama(NTT) / Yuji Tatada(Univ. of Tokyo) / Ryo Nakamura(Fukuoka Univ.) / Toshiro Nakahira(NTT) / Kenta Tsukatsune(Okayama Univ. of Science) / Kuniharu Imai(Nagoya Univ.) / Takashi Yamazoe(Seikei Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / Technical Committee on Communication Quality / Technical Committee on Image Media Quality |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 異なるドメインへ適用可能なインフルエンサー特定手法のフォロワーサイズ別のランキング性能の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluating the Ranking Performance of Transferable Influencer Identification Methods with a Focus on Follower Counts of Influencers |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソーシャルグラフ / social graph |
| キーワード(2)（和/英） | インフルエンサー / influencer |
| キーワード(3)（和/英） | ドメイン適応 / domain adaptation |
| キーワード(4)（和/英） | グラフニューラルネットワーク / graph neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田原 幸太 / Kota Tahara |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 筑波大学(略称：筑波大) University of Tsukuba(略称：UT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 津川 翔 / Sho Tsugawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 筑波大学(略称：筑波大) University of Tsukuba(略称：UT) |
| 発表年月日 | 2024-03-13 |
| 資料番号 | CQ2023-76 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | CQ-431 |
| ページ範囲 | pp.32-37(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-03-06 (CQ) |