フォロイーのツイートパターン分析に基づいたユーザ推薦システム
鴨下 海人,北山 大輔
第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM Forum 2015),D8-4,福島県,2015年3月,査読無
論文PDF
概要
近年,マイクロブログのユーザが増加傾向にある.その一つであるTwitterでは,他のユーザをフォローすることで,そのユーザのツイートを見ることができるようになる.しかしながら,Twitterのユーザは膨大であるため,フォローするべきユーザを見つけるのは困難である.このことから,Twitter上でフォローするべきユーザを推薦する研究は数多くあるが,フォロー数が多すぎると,タイムライン上の情報量が増えるために,かえって閲覧しにくくなってしまう.そこで,本論文では,より精度の高い推薦を実現するべく,フォロイーのツイートの分類を行い,推薦に加味することを提案する.また,本手法の有効性を確かめるべく,普段からTwitterを利用しているユーザを対象に評価実験を行った.その実験の結果と考察についても報告する.