CE-002
SNS間の話題遷移を推定する自己組織化マッピング

◎浦野史隆・六井　淳（島根大）

近年、twitterやfacebookに代表されるSNS(Social Networking Service)の利用者は爆発的に増加し、Web上に日々大量の情報が蓄積されている。蓄積された情報の傾向分析や有用な情報の抽出を行う研究が盛んに行われている。
　本研究ではtwitter情報を対象に、話題が遷移する傾向の解析を行う。その際に、ブログ記事情報を解析に取り込むことで、ブログ記事情報を考慮したtwitter情報の解析を行った。解析結果をtwitter、ブログ記事情報の時間経過に対応させた行列で表現した。解析結果をSOM(Self Organization Map)に入力して話題の遷移を学習させ、未知のSOMの推定を行い、推定精度を検証した。
　ブログ記事からの特徴語抽出にはTF-IDFと単語の出現位置による重み付けを、twitter情報の話題分類には圧縮分類アルゴリズムを使用した。