複数の推定結果の統合に基づくTwitterのフォロイー推薦の高精度化に関する一検討

摘要

あらまし本文では，Twitterにおいてユーザがフォローする他ユーザ，すなわちフォロイーを推薦する手法を提案す る.提案手法では，ユーザの関心を表す複数の特徴を協調利用することで，高精度なフォロイー推薦を実現する.具 体的に，ユーザ間のフォロー関係，ユーザが投稿したテキストおよび画像から得られる特徴のそれぞれに対し，識別 器を構築することで，推薦対象ユーザのフォロイー候補者に対する関心の度合いを出力可能とする.さらに，各識別 器の出力を多層パーセプトロンを用いて適応的に統合することで，ユーザの関心の度合いが大きいフォロイーを高精 度に推薦可能とする.本文の最後では，実際のTwitterデータを用いた実験により，提案手法の有効性を確認する.