Twitter におけるセレンディピティを考慮したユーザ推薦手法に関する研究
安部 高城
ソーシャルメディアでは,follower や followee などユーザ間のネットワーク形成が重要な
課題となっている. このため, ユーザにとって発見が難しく, かつ満足度の高いセレンディ
ピティのあるユーザの推薦が望まれている．本研究では,Twitter を題材に, ユーザが投稿し
たツイートとフォロー関係に基づいてセレンディピティのあるユーザを発見し, フォロー
先ユーザとして推薦する手法を提案する. ツイートの内容からユーザ間の類似度を算出し,
フォロワーとの類似度とセレンディピティとの相関を調査し, ユーザの満足度向上を目指
している.
提案手法の特徴は, ユーザ間の類似度をユーザのツイートから判定し, ユーザのフォロー
関係から被推薦ユーザに対してセレンディピティのあるユーザを推薦する点にある. ユー
ザのツイートを Twitter API から取得し, 形態素解析を行うことでツイートから名詞を抽出
する. ユーザのツイート集合から抽出した名詞をユーザの興味を表す特徴量とする. また,
被推薦ユーザが既にフォローしているユーザのなかで, 類似度の低いユーザに着目する. 被
推薦ユーザがフォローしているにもかかわらず, 類似度が低い, すなわち興味が似ていない
ユーザがフォローしているユーザのなかにセレンディピティのあるユーザが含まれている
と仮定した.
本論文では, 提案手法の有用性について評価・検討をしたので報告する.
（指導教員 佐藤 哲司）

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