マイクロブログにおける対話ネットワークと投稿内容を併用したユーザ推薦に関する一考察

摘要

ソーシャルネットワーク上でユーザに他のユーザを推薦するユーザ推薦は，多くのソーシャルメディアにおいて提供されている．ユーザ推薦は，ユーザ間の占ネクション形成を促進するうえで重要であり，ユーザは多くのユーザとコミュニケーションを取り，効率的な情報収集を行うことが可能になる．ユーザ推薦はグラフにおけるリンク予測問題の一種であり，ソーシャルネットワークのグラフ構造に着目した手法，発言内容に基づく手法等が提案されているが，これらを併用することでさらなる精度向上が期待される．本論文では，マイクロブログサービスの1つであるTwitter上において，ユーザ間の対話関係を表すグラフ構造を用いたRandom Walk手法と，発言内容の類似度を併用した手法を2種類提案しその精度を比較した．