| 講演名 | 2011-12-16 情報とユーザ発見のための遷移確率モデル拡張手法の提案(ソーシャルネットワークモデルとツイッター,e-science and Big Data,一般) 青木 聡, 張 建偉, 河合 由起子, 久保田 吉徳, 尾崎 拓也, 秋山 豊和, |
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| 抄録(和) | 検索サービスに代表されるPageRankは,ページ間のハイパーリンク関係より遷移確率行列を形成することで,大量のページに対するランキングを実現している.しかしながら,近年増加の一途を辿るブログやツイッターに代表されるCGMコンテンツは,情報から情報に対するリンクだけでなく,ユーザに対してもリンクが形成されており,従来の情報間のリンク構造によるランキングモデルでは対応が困難である.そこで,本研究では,情報とユーザとの関係性を分析することで,情報だけでなくユーザをも含めた遷移確率行列を作成し,情報とユーザとを同時にかつ瞬時に検索できるリアルタイムランキングモデルを提案する.本稿では,これまで開発したユーザとページを発見し,ページ上でコミュニケーションが行えるつながる検索システムに基づき,ページとページ,ページとユーザ,ユーザとユーザとの関係からなるグラフと,それに対応する行列形成法およびランク値算出法について提案する.また,評価実験を行い,ページとユーザとの同時ランキング手法について検討する. |
| 抄録(英) | PageRank algorithm can achieve a ranking result of a large amount of pages by forming a transition probability matrix consisting of hyperlinks between pages. However, as for the increasing CGM contents, for example, Blog or Twitter, links exist not only between contents, but also between contents and users. Consequently, the conventional ranking model that only analyzes links between pages is difficult to simultaneously rank pages and users. We propose a real-time ranking model of simultaneously detecting pages and users, by analyzing relationship between pages and users and forming a transition probability matrix consisting of both pages and users. In this paper, we describe the construction method of a graph based on the relationship among page-page, page-user and user-user, the construction of its corresponding matrix, and the ranking calculation method. We also evaluate the proposed model by experiments. |
| キーワード(和) | 情報検索 / ユーザ検索 / 遷移確率行列 / ソーシャルサービス |
| キーワード(英) | Information retrieval / User search / Transition probability matrix / Social services |
| 資料番号 | DE2011-49 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
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| 開催期間 | 2011/12/9(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Data Engineering (DE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 情報とユーザ発見のための遷移確率モデル拡張手法の提案(ソーシャルネットワークモデルとツイッター,e-science and Big Data,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Transition Probability Model for Detecting both Information and Users |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情報検索 / Information retrieval |
| キーワード(2)（和/英） | ユーザ検索 / User search |
| キーワード(3)（和/英） | 遷移確率行列 / Transition probability matrix |
| キーワード(4)（和/英） | ソーシャルサービス / Social services |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 青木 聡 / Satoshi AOKI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 京都産業大学 Computer department of science and engineering, Kyoto Sangyo University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 張 建偉 / Jianwei ZHANG |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都産業大学 Computer department of science and engineering, Kyoto Sangyo University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 河合 由起子 / Yukiko KAWAI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 京都産業大学 Computer department of science and engineering, Kyoto Sangyo University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 久保田 吉徳 / Yoshinori KUBOTA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 京都産業大学 Computer department of science and engineering, Kyoto Sangyo University |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 尾崎 拓也 / Takuya OSAKI |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 京都産業大学 Computer department of science and engineering, Kyoto Sangyo University |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 秋山 豊和 / Toyokazu AKIYAMA |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 京都産業大学 Computer department of science and engineering, Kyoto Sangyo University |
| 発表年月日 | 2011-12-16 |
| 資料番号 | DE2011-49 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 361 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |