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Twitter連携ニュースフィルタリングのためのトピックモデルに基づくユーザの興味の学習
○折本伸之，渥美雅保（創価大）
近年急速に普及し,注目を集めている代表的なSNS(Social Networking Service)にTwitter がある.Twitter では,ユーザはフォローと呼ばれる仕組みにより興味をもったユーザの最新のツイートを常に受け取ることが可能である.ツイートには様々な情報が含まれており,これらの情報を抽出,活用することを目的とした研究は数多く行われている.本研究では,ニュースサイトのフォローを対象として,それらのニュースサイトから投稿されるニュースツイートに対するユーザのアクションに基づいて,ツイートのリンク先のニュースを収集しLDAを用いたトピックモデリングによりユーザの興味を学習する方法に関して述べる.
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