情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

近年急速に普及し,注目を集めている代表的なSNS(Social Networking Service) としてTwitter がある．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，潜在的ディリクレ配分法(LDA)を用いたトピックモデルにより，ユーザが興味を持ったニュース文書集合から興味を表すトピックを学習してユーザの興味モデルを生成し，それを用いて一連のニュースから興味のあるニュースをランク付けしてフィルタリングする手法を構築する．そしてTwitterタイムラインに流れるニュースを対象として，ユーザの興味モデルに基づいてニュースをランキングしてユーザに提示する実験に関して述べる．