(57)【要約】【課題】広範囲のユーザでバーストしたトピックを検出すること。【解決手段】バースト検出装置１は、ユーザが投稿した投稿情報に関する投稿情報履歴を格納する投稿情報履歴格納部１０と、トピックに対するユーザのユーザ所属確率とトピックに対する投稿情報の投稿情報所属確率とを格納するトピック情報格納部１３と、格納された投稿情報履歴とユーザ所属確率及び投稿情報所属確率とに基づき、投稿情報履歴での時系列上の単位時間内におけるトピックの重み付き出現確率を、当該トピックに対する当該単位時間内に投稿情報を投稿したユーザのユーザ所属確率と当該トピックに対する当該単位時間内に投稿された投稿情報の投稿情報所属確率とに基づいて算出する重み付き出現確率算出部１４と、算出されたトピックの重み付き出現確率に基づいて、時系列上においてバーストしたトピックを検出するバースト検出部１５と、を備える。【選択図】図１
2017199113.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが投稿した投稿情報の投稿時刻と当該ユーザを識別するユーザ識別情報との履歴である投稿情報履歴を格納する投稿情報履歴格納手段と、
トピックに対するユーザの関連度であるユーザ関連度と、トピックに対する投稿情報の関連度である投稿情報関連度とを格納する関連度格納手段と、
前記投稿情報履歴格納手段によって格納された投稿情報履歴と前記関連度格納手段によって格納されたユーザ関連度及び投稿情報関連度とに基づき、投稿情報履歴での時系列上の単位時間内におけるトピックの重み付き出現度を、当該トピックに対する当該単位時間内に投稿情報を投稿したユーザのユーザ関連度と当該トピックに対する当該単位時間内に投稿された投稿情報の投稿情報関連度とに基づいて算出する重み付き出現度算出手段と、
前記重み付き出現度算出手段によって算出されたトピックの重み付き出現度に基づいて、時系列上においてバーストしたトピックを検出するバースト検出手段と、
を備えるバースト検出装置。
【請求項２】
前記重み付き出現度算出手段は、ユーザ関連度が小さいほどトピックの重み付き出現度を大きく算出する、請求項１に記載のバースト検出装置。
【請求項３】
前記バースト検出手段は、時系列上の所定の時間内に含まれる単位時間ごとに前記重み付き出現度算出手段によって算出されたトピックの重み付き出現度のうち、当該算出された所定の時間内の重み付き出現度の平均に基づく値以上である重み付き出現度のトピックを、バーストしたトピックとして検出する、請求項１又は２に記載のバースト検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが投稿した投稿情報のトピック（話題）のうち、時系列上においてバーストしたトピックを検出するバースト検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザが主に自身の状況や雑記などを短い文章（つぶやき）で投稿するマイクロブログにおいて、あるトピックの投稿が急激に増加する現象であるバーストを検知する手法や、予め指定した辞書集合を含む投稿のバーストを検知する手法が知られている。例えば、下記特許文献１では、ブログや掲示板などのインターネット上の複数のドキュメントにおける単語の出現頻度を示すバースト度を算出し、バースト度が高い単語を検出することにより、注目されているトピックを自動的に抽出することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１１６４４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記のバーストを検知する手法では、トピックに対して元々興味を持っていた（同じ興味分野を持っていた）比較的狭い範囲のユーザの投稿が増加したのか、あるいは、トピックに対して興味を持っていなかったユーザも含めた比較的広い範囲のユーザの投稿が増加したのかを判定することはできない。すなわち、広範囲のユーザでバーストしたトピックを検出することができない。
【０００５】
そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、広範囲のユーザでバーストしたトピックを検出することができるバースト検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明のバースト検出装置は、ユーザが投稿した投稿情報の投稿時刻と当該ユーザを識別するユーザ識別情報との履歴である投稿情報履歴を格納する投稿情報履歴格納手段と、トピックに対するユーザの関連度であるユーザ関連度と、トピックに対する投稿情報の関連度である投稿情報関連度とを格納する関連度格納手段と、投稿情報履歴格納手段によって格納された投稿情報履歴と関連度格納手段によって格納されたユーザ関連度及び投稿情報関連度とに基づき、投稿情報履歴での時系列上の単位時間内におけるトピックの重み付き出現度を、当該トピックに対する当該単位時間内に投稿情報を投稿したユーザのユーザ関連度と当該トピックに対する当該単位時間内に投稿された投稿情報の投稿情報関連度とに基づいて算出する重み付き出現度算出手段と、重み付き出現度算出手段によって算出されたトピックの重み付き出現度に基づいて、時系列上においてバーストしたトピックを検出するバースト検出手段と、を備える。
【０００７】
かかる構成を採れば、重み付き出現度算出手段により、投稿情報履歴での時系列上の単位時間内におけるトピックの重み付き出現度が、当該トピックに対する当該単位時間内に投稿情報を投稿したユーザのユーザ関連度と当該トピックに対する当該単位時間内に投稿された投稿情報の投稿情報関連度とに基づいて算出され、バースト検出手段により、重み付き出現度算出手段によって算出されたトピックの重み付き出現度に基づいて、時系列上においてバーストしたトピックが検出される。このように、トピックの重み付き出現度が、当該トピックに対するユーザのユーザ関連度及び当該トピックに対する投稿情報の投稿情報関連度に基づいて算出される。そのため、例えば、ユーザ関連度が小さいほどトピックの重み付き出現度を大きく算出し、投稿情報関連度が大きいほどトピックの重み付き出現度を大きく算出することで、トピックに対して（普段から）興味が少ないユーザが当該トピックに関する投稿をした場合は当該トピックの重み付き出現度を大きくすると共に、投稿された投稿情報がトピックに関連するほど当該トピックの重み付き出現度を大きくし、バーストしたトピックとして検出させることができる。それにより、興味が少ないユーザを含めた広範囲のユーザでバーストしたトピックを検出することができる。
【０００８】
また、本発明のバースト検出装置において、重み付き出現度算出手段は、ユーザ関連度が小さいほどトピックの重み付き出現度を大きく算出することとしてもよい。かかる構成を採れば、ユーザ関連度が小さいほどトピックの重み付き出現度を大きく算出することで、例えば、トピックに対して（普段から）興味が少ないユーザが当該トピックに関する投稿をした場合は当該トピックの重み付き出現度を大きくし、バーストしたトピックとして検出させることができる。それにより、興味が少ないユーザを含めた広範囲のユーザでバーストしたトピックを検出することができる。
【０００９】
また、本発明のバースト検出装置において、バースト検出手段は、時系列上の所定の時間内に含まれる単位時間ごとに重み付き出現度算出手段によって算出されたトピックの重み付き出現度のうち、当該算出された所定の時間内の重み付き出現度の平均に基づく値以上である重み付き出現度のトピックを、バーストしたトピックとして検出することとしてもよい。かかる構成を採れば、算出された所定の時間内の重み付き出現度の平均に基づく値と比較することでバーストしたトピックを検出することができるため、予め閾値等を設定することなく、バーストしたトピックをより容易かつ確実に検出することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、広範囲のユーザでバーストしたトピックを検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係るバースト検出装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係るバースト検出装置のハードウェア構成図である。
【図３】投稿情報履歴のテーブル例を示す図である。
【図４】トピック情報のテーブル例を示す図である。
【図５】重み付き出現確率のグラフ例を示す図である。
【図６】バースト情報のテーブル例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係るバースト検出装置で実行される処理を示すフローチャートである。
【図８】従来手法と本発明の実施形態に係るバースト検出装置による手法との比較を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面とともに本発明によるバースト検出装置の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１３】
図１は、本発明の実施形態に係るバースト検出装置１の機能ブロック図である。図１に示す通り、バースト検出装置１は、投稿情報履歴格納部１０（投稿情報履歴格納手段）、指示情報取得部１１、トピック情報算出部１２、トピック情報格納部１３（関連度格納手段）、重み付き出現確率算出部１４（重み付き出現度算出手段）、バースト検出部１５（バースト検出手段）、バースト情報格納部１６及びバースト情報出力部１７を含んで構成される。
【００１４】
図２は、バースト検出装置１のハードウェア構成図である。図１に示されるバースト検出装置１は、物理的には、図２に示すように、一又は複数のＣＰＵ１００、主記憶装置であるＲＡＭ１０１及びＲＯＭ１０２、キーボード、マウス及びディスプレイ等の入出力装置１０３、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１０４並びにハードディスクや半導体メモリ等の補助記憶装置１０５等を含むコンピュータシステムとして構成されている。
【００１５】
図１における各機能は、図２に示すＣＰＵ１００及びＲＡＭ１０１等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１００の制御のもとで入出力装置１０３及び通信モジュール１０４を動作させるとともに、ＲＡＭ１０１及び補助記憶装置１０５におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００１６】
なお、ＣＰＵ１００などのプロセッサが図１における各機能を実行することに代えて、その機能全部または一部を専用の集積回路を構築することにより各機能を実行するように構成してもよい。例えば、画像処理や通信制御を行なうための専用の集積回路を構築することにより上記機能を実行するようにしてもよい。
【００１７】
以下、図１に示すバースト検出装置１の各機能ブロックについて説明する。
【００１８】
投稿情報履歴格納部１０は、ユーザが投稿した投稿情報の時系列上の履歴である投稿情報履歴を格納する。投稿情報は、テキストや画像等のコンテンツであり、具体例として、ユーザが自身の状況や雑記などを表現したテキスト（つぶやき）、ユーザが作成した電子メール、ユーザが撮像した画像、ユーザがインターネット上のショッピングサイトで購入した商品に関する商品購入データ等が挙げられる。投稿情報履歴は、投稿情報と、当該投稿情報が投稿された（又は作成された）時刻や日時等の時間情報とが対応付けられた情報である。本実施形態では、バースト検出装置１はマイクロブログの機能を備え、投稿情報履歴格納部１０には複数のユーザから投稿されたつぶやきが蓄積されていることを想定する。
【００１９】
図３は、投稿情報履歴格納部１０によって格納された投稿情報履歴のテーブル例を示す図である。図３に示すテーブル例の通り、投稿情報履歴は、各投稿情報の識別情報を示す「投稿ＩＤ」、当該投稿情報の内容（コンテンツ）を示す「投稿内容」、当該投稿情報を投稿したユーザの識別情報を示す「投稿ユーザＩＤ」（ユーザ識別情報）、及び当該投稿情報が当該ユーザによって投稿された投稿日時を示す「投稿日時」（投稿時刻）が対応付けられている。
【００２０】
本実施形態では、バースト検出装置１が投稿情報履歴格納部１０を備えているが、バースト検出装置１とネットワーク接続されている外部のサーバ装置が投稿情報履歴格納部１０（と同様の機能）を備えていてもよい。その場合、バースト検出装置１は、投稿情報履歴格納部１０に対してネットワークを介して必要な情報等の送受信を行うことで、本実施形態で説明する処理と同様の処理を実現することができる。
【００２１】
指示情報取得部１１は、バースト検出装置１の管理者等からの指示に関する指示情報を取得する。指示情報は、後述のトピック情報を算出する対象期間（例えば、開始日時及び終了日時）に関する情報、及び後述のバーストを検出する対象期間（例えば、開始日時及び終了日時）に関する情報の少なくとも一方を含んでもよい。指示情報取得部１１は、指示情報を、他の装置からネットワーク及び通信モジュール１０４を介して取得してもよいし、入出力装置１０３（例えばキーボード）を介して取得してもよい。指示情報取得部１１は、取得した指示情報をトピック情報算出部１２及び重み付き出現確率算出部１４に出力する。
【００２２】
トピック情報算出部１２は、まず、投稿情報履歴格納部１０から投稿情報履歴を取得する。具体的には、トピック情報算出部１２は、指示情報取得部１１から指示情報が入力されると、入力された指示情報に含まれる、トピック情報（後述）を算出する対象期間を抽出し、抽出された対象期間に投稿された投稿情報履歴を投稿情報履歴格納部１０から取得する。例えば、対象期間が開始日時及び終了日時で示されている場合、図３に示す投稿情報履歴のテーブル例において、「投稿日時」が開始日時及び終了日時の間にあるレコードからなる投稿情報履歴が抽出され、取得される。なお、トピック情報算出部１２が投稿情報履歴を取得するタイミングは、指示情報取得部１１から指示情報が入力された場合に限らず、例えば、定期的（例えば１週間に１回）であってもよい。その場合、トピック情報算出部１２は、対象期間として、予め設定されている対象期間（例えば、過去１週間）を利用する。予め設定されている対象期間は、例えばバースト検出装置１に予め格納されているものとする。
【００２３】
続いて、トピック情報算出部１２は、取得した投稿情報履歴に基づいて、取得した投稿情報履歴に含まれる各投稿情報から抽出された当該投稿情報のトピックと、各トピックに対する各ユーザの所属確率（関連度）であるユーザ所属確率（ユーザ関連度）と、各トピックに対する各投稿情報の所属確率（関連度）である投稿情報所属確率（投稿情報関連度）とを算出する。トピックとは、投稿情報のカテゴリや分野といった潜在的な意味を示す情報であり、投稿情報に含まれる単語と対象とする投稿全体における当該単語の出現確率とから表現されてもよい。本実施形態では、算出したトピック、ユーザ所属確率及び投稿情報所属確率を総称してトピック情報と呼ぶ。トピック情報算出部１２は、算出したトピック情報をトピック情報格納部１３に出力する（格納させる）と共に、トピック情報の算出が完了した旨の完了情報を重み付き出現確率算出部１４に出力する。
【００２４】
より具体的には、トピック情報算出部１２は、取得した（トピック情報を算出する対象期間分の）投稿情報履歴に対して、従来技術であるトピックモデリングを行うことで、トピックを算出すると共に、各ユーザｕがトピックｔに所属する所属確率であるユーザ所属確率ｐ（ｔ｜ｕ）、及び、各投稿情報ｄがトピックｔに所属する所属確率である投稿情報所属確率ｐ（ｔ｜ｄ）を算出する。各ユーザｕがトピックｔに所属する所属確率とは、各ユーザｕが投稿した各投稿情報ｄがトピックｔに割り当てられる確率を示す。また、各投稿情報ｄがトピックｔに所属する所属確率とは、各投稿情報ｄ内の単語にトピックｔが割り当てられる確率を示す。トピックモデリングの一例として下記非特許文献にて開示されているＬＤＡ（Latent  Dirichlet  Allocation。潜在的ディリクレ配分法）が挙げられる。ＬＤＡを用いてトピックを推定する場合、まず、各トピック毎に単語出現確率が生成され、その情報を用いて投稿情報ごとにトピック分布を生成する。ユーザ所属確率ｐ（ｔ｜ｕ）及び投稿情報所属確率ｐ（ｔ｜ｄ）の具体的な計算方法については、下記非特許文献を参照されたい。
非特許文献：Blei,  David  M.,  Andrew  Y.  Ng,  and  Michael  I.  Jordan.  "Latent  dirichlet  allocation."  the  Journal  of  machine  Learning  research  3  (2003):  993-1022.
【００２５】
図４は、トピック情報算出部１２によって算出されたトピック情報のテーブル例を示す図である。図４（ａ）のテーブル例は、トピック情報を算出する対象期間分の投稿情報履歴に対して算出されたトピックのリストを示しており、トピックの識別情報を示す「トピックＩＤ」と、当該トピックを構成する単語の出現確率分布である「単語の出現確率分布」とが対応付いている。図４（ｂ）のテーブル例は、ユーザのユーザ所属確率に関する情報のテーブル例を示しており、ユーザの投稿ユーザＩＤである「ユーザＩＤ」と、トピックの識別情報を示す「トピックＩＤ」と、当該トピックに対する当該ユーザのユーザ所属確率である「ユーザ所属確率」とが対応付いている。図４（ｃ）のテーブル例は、投稿情報の投稿情報所属確率に関する情報のテーブル例を示しており、投稿情報の識別情報である「投稿情報ＩＤ」と、トピックの識別情報を示す「トピックＩＤ」と、当該トピックに対する投稿情報ｄの投稿情報所属確率である「投稿情報所属確率」とが対応付いている。
【００２６】
図１に戻り、トピック情報格納部１３は、トピック情報算出部１２から入力されたトピック情報を格納する。なお、トピック情報格納部１３は、ユーザ所属確率（に関する情報）及び投稿情報所属確率（に関する情報）の一方のみを格納してもよい。トピック情報格納部１３は、例えば、図４のテーブル例にて示したトピック情報を格納する。
【００２７】
トピック情報格納部１３は、トピック情報算出部１２から入力されたトピック情報ではなく、ネットワークを介して他の装置から受信したトピック情報を格納してもよいし、バースト検出装置１の管理者が入力したトピック情報を格納してもよい。すなわち、トピック情報格納部１３は、予め与えられた（準備された、算出された）トピック情報を格納してもよい。その場合、上述のトピック情報算出部１２の機能は利用しなくてもよい。すなわち、例えば、バースト検出装置１はトピックモデリングの処理を行わなくてもよい。
【００２８】
重み付き出現確率算出部１４は、トピック情報算出部１２から完了情報が入力されると、投稿情報履歴格納部１０によって格納された投稿情報履歴とトピック情報格納部１３によって格納されたトピック情報に含まれるユーザ所属確率及び投稿情報所属確率とに基づき、投稿情報履歴での時系列上の単位時間内におけるトピックの重み付き出現確率（重み付き出現度）を、当該トピックに対する当該単位時間内に投稿情報を投稿したユーザのユーザ所属確率と当該トピックに対する当該単位時間内に投稿された投稿情報の投稿情報所属確率とに基づいて算出する。その場合、重み付き出現確率算出部１４は、ユーザ所属確率が小さいほどトピックの重み付き出現確率を大きく算出してもよい。以下、具体的に説明する。
【００２９】
まず、重み付き出現確率算出部１４は、トピック情報格納部１３によって格納されたトピック情報に含まれるトピック（のリスト）を取得する。ここで、重み付き出現確率算出部１４は、取得した各トピックそれぞれに対して当該トピックの重み付き出現確率を算出するものである。次に、重み付き出現確率算出部１４は、指示情報取得部１１から入力された指示情報に含まれる、バーストを検出する対象期間を抽出する。なお、バーストを検出する対象期間は、バースト検出装置１に予め格納されているものを利用してもよい。次に、重み付き出現確率算出部１４は、抽出した対象期間に投稿された投稿情報履歴を投稿情報履歴格納部１０から取得する。次に、重み付き出現確率算出部１４は、予め設定されている単位時間ｌ（例えば５分）を取得する。予め設定されている単位時間ｌは、例えばバースト検出装置１に予め格納されているものとする。なお、上述の指示情報に単位時間ｌが含まれてもよく、当該単位時間ｌを利用してもよい。
【００３０】
次に、重み付き出現確率算出部１４は、抽出した対象期間内の時系列上の各単位時間ｌ内における、取得した各トピックｔの重み付き出現確率ｗｐを、以下の式（１）により算出する。
【数１】
2017199113.tif 000003
ここで、Ｄｌは、取得した投稿情報履歴に含まれる投稿情報のうち、抽出した対象期間の単位時間ｌ内の日時に投稿された全投稿情報の集合であり、｜Ｄｌ｜は当該集合に含まれる投稿情報の投稿数である。ｐ（ｔ｜ｕ）は、全投稿情報の集合Ｄｌに含まれる投稿情報ｄを投稿したユーザｕ（取得した投稿情報履歴のうち投稿情報ｄに対応付けられたユーザｕ）がトピックｔに所属するユーザ所属確率ｐ（ｔ｜ｕ）であり、トピック情報格納部１３によって格納されたユーザ所属確率に関する情報のうちユーザｕ及びトピックｔに関するユーザ所属確率を重み付き出現確率算出部１４が抽出することにより得られたものである。ｐ（ｔ｜ｄ）は、全投稿情報の集合Ｄｌに含まれる投稿情報ｄがトピックｔに所属する投稿情報所属確率ｐ（ｔ｜ｄ）であり、トピック情報格納部１３によって格納された投稿情報所属確率に関する情報のうち投稿情報ｄ及びトピックｔに関する投稿情報所属確率を重み付き出現確率算出部１４が抽出することにより得られたものである。
【００３１】
ここで、上記式（１）のうち分子に含まれる「ｐ（ｔ｜ｄ）／ｐ（ｔ｜ｕ）」は、投稿情報ｄがトピックｔに所属する確率が高い、かつ、投稿情報ｄを投稿したユーザｕがトピックｔに所属する確率が低いほど、重み付き出現確率ｗｐを大きく算出することを意味している。また、上記式（１）のうち分母に含まれる「｜Ｄｌ｜」は、単位時間ｌにおける投稿数が多いほど、重み付き出現確率ｗｐを小さく算出することを意味している。
【００３２】
図５は、重み付き出現確率算出部１４によって算出された、時系列上の対象期間ｌ１〜ｌ１５における、あるトピックの重み付き出現確率ｗｐのグラフ例を示す図である。図５に示すグラフ例において、横軸は時系列（時間）を示し、縦軸は重み付き出現確率ｗｐの値（スコア）を示している。図５に示すグラフ例におけるｗｐ０及びαｗｐ０については以下で説明する。
【００３３】
重み付き出現確率算出部１４は、時系列上の（バーストを検出する）対象期間（所定の時間）内に含まれる単位時間ｌごとに算出したトピックの重み付き出現確率ｗｐの平均として、重み付き平均出現確率ｗｐ０を算出してもよい。具体的に、重み付き出現確率算出部１４は、トピックｔの重み付き平均出現確率ｗｐ０を、以下の式（２）により算出する。
【数２】
2017199113.tif 000004
ここで、Σｌは、取得した抽出した対象期間に含まれる単位時間ｌの合計を示す。
【００３４】
さらに、重み付き出現確率算出部１４は、予め設定されている閾値α（例えば１．５）を取得する。予め設定されている閾値αは、例えばバースト検出装置１に予め格納されているものとする。そして、重み付き出現確率算出部１４は、算出した重み付き平均出現確率ｗｐ０に取得した閾値αを乗じて、αｗｐ０を算出する。
【００３５】
図５に示すグラフ例において、ｗｐ０は、重み付き出現確率算出部１４により上記式（２）にて算出された、対象期間ｌ１〜ｌ１５に含まれる単位時間ｌごとに算出したトピックの重み付き出現確率ｗｐの平均である重み付き平均出現確率ｗｐ０である。また、αｗｐ０は、重み付き平均出現確率ｗｐ０にαを乗じた値である。ｗｐ０及びαｗｐ０の利用方法については後述のバースト検出部１５の説明にて説明する。
【００３６】
重み付き出現確率算出部１４は、算出した各トピックの重み付き出現確率ｗｐ及びαｗｐ０を、バースト検出部１５に出力する。なお、重み付き出現確率算出部１４が重み付き平均出現確率を算出するタイミングは、トピック情報算出部１２から完了情報が入力された場合に限らず、例えば、（トピック情報が予め算出されている状況において）指示情報取得部１１から指示情報が入力された場合であってもよい。
【００３７】
バースト検出部１５は、重み付き出現確率算出部１４によって算出されたトピックの重み付き出現確率に基づいて、時系列上においてバーストしたトピックを検出する。バースト検出部１５は、時系列上の対象期間内に含まれる単位時間ごとに重み付き出現確率算出部１４によって算出されたトピックの重み付き出現確率のうち、所定の閾値以上である重み付き出現確率のトピックを、バーストしたトピックとして検出してもよい。ここで、所定の閾値は、時系列上の対象期間内に含まれる単位時間ごとに重み付き出現確率算出部１４によって算出されたトピックの重み付き出現確率の平均に基づく値であってもよい。
【００３８】
具体的には、バースト検出部１５は、重み付き出現確率算出部１４から入力された各トピックｔの重み付き出現確率ｗｐのうち、重み付き出現確率算出部１４から入力されたαｗｐ０以上の重み付き出現確率ｗｐのトピックｔを、バーストしたトピックとして検出する。例えば、図５に示すグラフ例において、バースト検出部１５は、αｗｐ０以上であるｌ８、ｌ９、ｌ１０及びｌ１１の重み付き出現確率ｗｐの４つのトピックを、バーストしたトピックとして検出する。ここで、検出されたトピックのバーストは、普段当該トピックについて興味を持っていないユーザが、当該トピックに関して投稿している状態を示している。
【００３９】
バースト検出部１５は、検出したバーストしたトピックに関するバースト情報を、バースト情報格納部１６及びバースト情報出力部１７に出力する。図６は、バースト情報のテーブル例を示す図である。図６に示すテーブル例の通り、バースト情報は、バーストしたトピックの識別情報である「トピックＩＤ」、当該トピックの重み付き出現確率ｗｐである「重み付き出現確率」、及び当該トピックの単語の出現確率分布である「単語の出現確率分布」が対応付けられている。なお、単語の出現確率分布は、トピック情報算出部１２によるトピックモデリングの実行により算出されたものであるが、トピックモデリングを用いずに予め用意されたトピック情報を用いる場合は、このテーブル例に示すものに限らない。
【００４０】
なお、時系列数値データのバースト検出自体は従来技術の一つである。例えば、下記非特許文献では、状態遷移（バースト、非バースト）におけるコスト関数等を定義することにより、バースト期間の検出が可能となる点が開示されている。
非特許文献：Kleinberg,  Jon.  "Bursty  and  hierarchical  structure  in  streams."  Data  Mining  and  Knowledge  Discovery  7.4  (2003):  373-397.
【００４１】
バースト情報格納部１６は、バースト検出部１５から入力されたバースト情報を格納する。バースト情報格納部１６は、例えば、図６に示すバースト情報のテーブル例を格納する。
【００４２】
バースト情報出力部１７は、バースト検出部１５から入力されたバースト情報を出力する。より具体的には、バースト情報出力部１７は、バースト検出部１５から入力されたバースト情報を、ネットワークを介して他の装置に送信したり、バースト検出装置１のディスプレイに表示したりする。なお、バースト情報出力部１７は、バースト検出装置１の管理者等から指示があった場合、又は定期的に、バースト情報格納部１６によって格納されたバースト情報を出力してもよい。また、バースト情報出力部１７は、バースト情報を表示する際に、バースト情報に含まれる重み付き出現確率の値に基づいた表示を行ってもよい。例えば、バースト情報出力部１７は、重み付け出現確率の大きい順に対応するトピックに関する情報を表示してもよい。
【００４３】
続いて、図７に示すフローチャート図を用いて、本実施形態に係るバースト検出装置１におけるバースト検出方法の処理について説明する。
【００４４】
まず、指示情報取得部１１により、指示情報が取得される（ステップＳ１、指示情報取得ステップ）。次に、トピック情報算出部１２により、Ｓ１にて取得された指示情報及び投稿情報履歴格納部１０によって格納された投稿情報履歴に基づいて、トピック情報が算出され（ステップＳ２、トピック情報算出ステップ）、算出されたトピック情報がトピック情報格納部１３によって格納される。次に、重み付き出現確率算出部１４により、Ｓ２にて算出されたトピック情報又はトピック情報格納部１３によって格納されたトピック情報に基づいて、各トピックの重み付き出現確率が算出される（ステップＳ３、重み付き出現度算出ステップ）。次に、バースト検出部１５により、Ｓ３にて算出された重み付き出現確率に基づいて、バーストしたトピックが検出され（ステップＳ４、バースト検出ステップ）、検出されたバーストしたトピックに関するトピック情報がバースト情報格納部１６によって格納される。次に、バースト情報出力部１７により、Ｓ４にて検出されたバーストしたトピックに関するバースト情報又はバースト情報格納部１６によって格納されたバースト情報が出力される（ステップＳ５、バースト情報出力ステップ）。
【００４５】
以上、バースト検出装置１におけるバースト検出方法の処理について説明した。なお、トピック情報が予めトピック情報格納部１３によって格納されている場合は、Ｓ１及びＳ２の処理は必須ではなく、バースト検出装置１はＳ３から処理を始めてもよい。
【００４６】
次に、本実施形態のように構成されたバースト検出装置１の作用効果について説明する。
【００４７】
本実施形態のバースト検出装置１によれば、重み付き出現確率算出部１４により、投稿情報履歴での時系列上の単位時間内におけるトピックの重み付き出現確率が、当該トピックに対する当該単位時間内に投稿情報を投稿したユーザのユーザ所属確率と当該トピックに対する当該単位時間内に投稿された投稿情報の投稿情報所属確率とに基づいて算出され、バースト検出部１５により、重み付き出現確率算出部１４によって算出されたトピックの重み付き出現確率に基づいて、時系列上においてバーストしたトピックが検出される。このように、トピックの重み付き出現確率が、当該トピックに対するユーザのユーザ所属確率及び当該トピックに対する投稿情報の投稿情報所属確率に基づいて算出される。そのため、例えば、ユーザ所属確率が小さいほどトピックの重み付き出現確率を大きく算出し、投稿情報所属確率が大きいほどトピックの重み付き出現確率を大きく算出することで、トピックに対して（普段から）興味が少ないユーザが当該トピックに関する投稿をした場合は当該トピックの重み付き出現確率を大きくすると共に、投稿された投稿情報がトピックに関連するほど当該トピックの重み付き出現確率を大きくし、バーストしたトピックとして検出させることができる。それにより、興味が少ないユーザを含めた広範囲のユーザでバーストしたトピックを検出することができる。
【００４８】
また、本実施形態のバースト検出装置１によれば、ユーザ所属確率が小さいほどトピックの重み付き出現確率を大きく算出することで、例えば、トピックに対して（普段から）興味が少ないユーザが当該トピックに関する投稿をした場合は当該トピックの重み付き出現確率を大きくし、バーストしたトピックとして検出させることができる。それにより、興味が少ないユーザを含めた広範囲のユーザでバーストしたトピックを検出することができる。
【００４９】
また、本実施形態のバースト検出装置１によれば、算出された所定の時間内の重み付き出現確率の平均に基づく値と比較することでバーストしたトピックを検出することができるため、予め閾値等を設定することなく、バーストしたトピックをより容易かつ確実に検出することができる。
【００５０】
本実施形態では、トピックを用いて説明したが、これに限るものではない。例えば、トピックの替わりに、投稿情報の内容の特徴を示す情報として、キーワードや画像等を利用してもよい。
【００５１】
以上の通り、本実施形態のバースト検出装置１では、投稿情報データベース２に蓄積されたユーザごとの過去の投稿情報を用い、ユーザをトピックに分類する。そして、分類されたトピックにおけるユーザの所属確率を利用することで、もともと興味を持っていなかったユーザの投稿が増加しているのか（社会的な広がりを見せているのか）を判定する。すなわち、トピックにおけるユーザの所属確率を考慮したバースト検出を行う。それにより、あるトピックが一部のユーザで話題になっただけでなく、広範囲のユーザで話題になっているのか（トピックのユーザ拡散）を検出することができる。
【００５２】
図８は、ラグビーに関する投稿情報のバーストを検出する際に、従来手法を用いた場合と、本実施形態のバースト検出装置１による手法を用いた場合との比較を示す図である。図８（ａ）に示す従来手法では、投稿のバースト度（score。グラフＣ０）は、投稿情報におけるキーワードの出現率、もしくは全投稿情報におけるトピックの出現率をもとに算出される。すなわち、従来手法では、キーワードあるいはトピックの出現率のみを指標としていたため、投稿情報を投稿したユーザの属性（興味分野）は考慮されない。グラフＣ０において、閾値ｐ０を超えたＢ０の区間がバーストしている（ラグビーに関するトピックの出現率が高いことを示す）。
【００５３】
一方、図８（ｂ）に示す本実施形態のバースト検出装置１による手法では、投稿情報を投稿したユーザが普段あるトピックについて投稿していないにも関わらず、投稿している場合は、普段からあるトピック投稿しているユーザよりも重要であるため、ユーザのトピック所属確率（興味分野）を用いてバースト度に重み付けを行う（ユーザの興味度を考慮する）。これにより、もともと興味を持っていなかったユーザの投稿情報が増加しているのか（社会的な広がりを見せているのか）を判定することができる。グラフＣ１は、上述の重み付けを行ったグラフを示す（グラフＣ０との差異を明確にするため、グラフＣ０に重ね合わせている）。グラフＣ１において、閾値ｐ０を超えた（Ｂ０とは異なる）Ｂ１の区間がバーストしている（普段ラグビーに興味のないユーザの、ラグビーに関するトピックの出現率が高いことを示す）。
【００５４】
本実施形態のバースト検出装置１は、検索、自然言語処理及びバーストといった分野で適応可能である。
【符号の説明】
【００５５】
１…バースト検出装置、１０…投稿情報履歴格納部、１１…指示情報取得部、１２…トピック情報算出部、１３…トピック情報格納部、１４…重み付き出現確率算出部、１５…バースト検出部、１６…バースト情報格納部、１７…バースト情報出力部。
【図１】
2017199113.tif 000005
【図２】
2017199113.tif 000006
【図３】
2017199113.tif 000007
【図４】
2017199113.tif 000008
【図５】
2017199113.tif 000009
【図６】
2017199113.tif 000010
【図７】
2017199113.tif 000011
【図８】
2017199113.tif 000012