| 講演名 | 2018-06-22 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), |
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| 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。 |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Social search / Graph clustering / Louvain method |
| 資料番号 | DE2018-7 |
| 発行日 | 2018-06-15 (DE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
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| 開催期間 | 2018/6/22(から2日開催) |
| 開催地（和） | 株式会社LIFULL |
| 開催地（英） | LIFULL Co., Ltd. |
| テーマ（和） | ソーシャルコンピューティングと観光 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 灘本 明代(甲南大) |
| 委員長氏名（英） | Akiyo Nadamoto(Konan Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 江口 浩二(神戸大) / 大塚 真吾(神奈川工科大) |
| 副委員長氏名（英） | Koji Eguchi(Kobe Univ.) / Shingo Otsuka(Kanagawa Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 北山 大輔(工学院大) / 上田 真由美(流通科学大) |
| 幹事氏名（英） | Daisuke Kitayama(Kogakuin Univ.) / Mayuki Ueda(Univ. of Marketing and Distrbution Science) |
| 幹事補佐氏名（和） | 合田 和生(東大) / 塩川 浩昭(筑波大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kazuo Goda(Univ. of Tokyo) / Yuroaki Shiokawa(Tsukuba Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Data Engineering |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Personalized Social Search Based on Agglomerative Hierarchical Graph Clustering |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソーシャルサーチ / Social search |
| キーワード(2)（和/英） | グラフクラスタリング / Graph clustering |
| キーワード(3)（和/英） | Louvain法 / Louvain method |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 石塚 賢吉 / Kenkichi Ishizuka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 株式会社ドワンゴ(略称：ドワンゴ) DWANGO Co., Ltd.(略称：DWANGO) |
| 発表年月日 | 2018-06-22 |
| 資料番号 | DE2018-7 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | DE-107 |
| ページ範囲 | pp.31-35(DE), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2018-06-15 (DE) |