【研究分野】ウェブ情報学・サービス情報学

【研究領域課題番号】25330362 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ソーシャルメディア / マイクロブログ / 推薦 / 検索 / コミュニティ検出 / クラスタリング / オントロジー / ニュース記事 / ランキング / ハッシュタグ / マイニング

【研究成果の概要】

TwitterやFacebook等のソーシャルメディア上で自分が興味を持つ話題に関連する有益な情報を発信するユーザを発見できれば，その話題に関連する情報を効率よく得られるようになる．しかし，各ユーザが発信する個々のメッセージの情報量は少なく，一般文書を対象とした従来のテキストマイニング手法のようにテキスト情報のみを利用する手法の効果は限定的である．
本研究では，ニュース記事やオントロジーを外部情報として利用することで話題関連ユーザを発見・推薦する手法を開発した．さらにこの手法を応用し，特定話題に関連するメッセージの発見手法，同じ話題に興味を持ち情報を発信するユーザクラスタの発見手法を開発した．

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31

【配分額】4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)