1C-01
非負値行列因子分解とサポートベクタ回帰モデルに基づいた共感された質問記事における特徴抽出手法の提案
○輪島幸治（筑波大），古川利博（東理大），佐藤哲司（筑波大）
近年，情報化社会の発展により，ユーザが情報発信するCGMやオンラインコミュニティが台頭してきている．オンラインコミュニティのコミュニケーションは商品やサービスの利用者が行うことが多いことから，共感されない質問記事などは返信が行われない場合も少なくない．本論文では，オンラインコミュニティに投稿された質問記事から，返信が数多く行われた質問記事における特徴を評価する．提案手法は，非負値行列因子分解(NMF)による特徴量変換およびサポートベクタ回帰モデル(SVR)を用いた基底選択で構成されている．提案手法を複数のオンラインコミュニティの質問記事に適用し，有効性が確認できたので報告する．
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