DEIM Forum 2017 D5-5

ユーザの関連度を利用したリツイートの推薦手法の提案
鈴木 佑樹†

寺田実†† 電気通信大学大学院 情報理工学研究科 情報・通信工学専攻 コンピュータサイエンスコース〒 182-8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1
E-mail: †s1531055@edu.cc.uec.ac.jp, ††terada.minoru@uec.ac.jp
あらましTwitter 上に流れる情報は年々増え続けており, タイムライン上のトレンドは, 日々新しいものに変わっていく. フォローユーザ（フォロウィー）を増やせばより多くの情報を得ることができるものの, そこで得られるすべてが有益な情報とは言い難い. 大勢のユーザに拡散（リツイート）されるツイートは, 一般的に他の人に伝えたい内容であることが殆どだが, それが自身にとって必ずしも有益なものであるとは限らない. ユーザ関連度の高いフォロウィーのリツイートを抽出できれば, 有益な情報を得ることが容易になるのではないかと考えた. 本報告では, ユーザの興味を重視した推薦機構を自作し, 有益なツイートを得られることができるかを検証する. 実験では, 推薦インターフェースを実際に使ってもらうことで, 実際にいいね登録やリツイートをしたいツイートが得られたかを検証した.
キーワード

1. 背Twitter，情報推薦，フォロウィー

景Twitter は非常に多くのユーザに使われている SNS である.
Twitter は「ツイート」という 140 文字以内のテキストメッ

画・メディアの URL が有益だと思われ, 多く拡散されるリツイートも存在する. そのようなリツイートは URL を除いた文字情報が極端に少ないこともあり, 既存のテキストを解析する手法ではツイートの解析が困難である.

セージの投稿をし, 身の回り友人やネット世界での知り合い等,本研究の目的は, タイムラインに存在するリツイートのうち自分と繋がっているユーザと情報交換を行うことができるサー

自分が興味・関心の高い内容を, 拡散者の情報を基準に推薦をビスである. 情報収集の面においては, 情報の速報性・多様性に行うことである. フォローしているユーザグループが似ている

優れ, 社会現象や生活に役に立つ少ネタなど, 枚挙にいとまがな

ユーザを自分と興味の近いユーザと考え, 似た興味を持っていい. 最近では, 企業が自社のサービスを宣伝するために使ってるユーザほど, リツイートの内容も自分の興味があるものではいたり, 芸能人が近況を発信したりなどと個人的な用途以外でないだろうかと考えた. そこで本研究では Twitter のデータをも広く使われるようになった.

利用し, ユーザ同士の関連度をフォロウィー一致率という独自特定のツイートに対して行える返信以外のアクションとして,いいね (2015 年 11 月以前はお気に入り) とリツイートというものがある. いいねは、特定のツイートを自分のいいねリストに加え, あとでそれをまとめて見返すことができる. リツイー
トは, そのツイートを自分のタイムラインに表示し, 自分のフォロワーに共有することができる. 一般的にどちらも有益な情報の尺度で捉え, その関連度を利用して各ユーザに対して有益なリツイートを推薦する.

2. 関 連 研 究
Twitter のデータを利用した推薦の研究は過去にも幾つか行われている.

に対して行われるアクションであるが, いいねは自分が後で見Chunliang [1] らによる研究では, ユーザがそれまで行ったツ返す為のもの, リツイートは自分のフォロワーに共有したい知イートからユーザのプロファイルを構築し, ツイートとユーザ識・お得情報に対してなされる傾向がある. 2016 年 6 月より,の関心度との関連性を測定することによって, ユーザのタイム自分のツイートに対してもリツイートを行えるようになった.

ライン上から特に関心の高いツイートを推薦するモデルの提案

フォローするユーザが増えると表示される発言の数も比例的を行った. 本研究とは, ユーザの興味によってツイートを推薦に増え, 有益な情報を見落としてしまう可能性が高まってしまするという点では共通するが, その興味の基準が Chunliang のう. ユーザをグループ分けするための機能も提供されているが,研究とは異なる.

それらはユーザが手動で行う必要があり, フォロウィーが多い

渡部ら [2] による研究では, ユーザ間でのお気に入りの登録, 被場合には面倒である. また, 近年ではツイートに添付できるメお気に入りの関係を使い, 専用の推薦システムである「Twitterディア URL や引用先のツイートなどが文字数制限にカウント

User Recommender」を使うことによって, 特定の分野に関すされなくなり, 1 ツイートあたりの情報の量が増えたことも, 有るユーザの推薦を行った. 単純なフォロー関係を使うだけでは益な情報を見落としてしまうことに拍車をかける.

難しい, 局所的にユーザ間評価の高いユーザを見つけることにまた関連研究内では, ツイート自体のテキスト情報を解析す成功している. 本研究ではユーザではなく, フォロウィー内のることで, ツイートや発言ユーザをユーザに推薦するものもあリツイートを推薦を行い, またその判断材料に使うのはお気にる. しかし, Twitter ではブログサイトの URL や添付された動入りではなく, 興味の一致率である.

Huberman ら [3] は, リプライの送信先を用いたアクティブ表示される. これは自分のアカウントのフォロー情報やいいねなユーザ同士のネットワークを抽出の研究を行った．この研究の傾向等に基づいて, まだフォローしていないユーザを推薦すでは Twitter から収集したユーザのデータを使い, 特定のユーるものである (図 1).

ザへのリプライの数によってそのユーザが友達であるかを決定し, その友達の数がそのユーザの実際のフォロー数, フォロワー

3. 提 案 手 法数との比較を行った. これによって, 大半のユーザはフォロー数

本研究では, ユーザ関連度を利用して, フォロウィーの行ったに対して友達の人数の割合が少ないことを発見した. この研究

リツイートの中からユーザが有益であると思えるリツイートをと本研究では, Twitter のデータを使ってユーザ同士の関係を判推薦するシステムを提案する.

断するという点で共通するものの, 本研究ではツイートの内容,3. 1 推

薦送信先のデータを使わず, 同一ツイートをリツイートしたか, どシステムに推薦されるユーザ (以下, 被推薦ユーザと呼ぶ) のれほど同じユーザをフォローしているかという点を重視する.

フォロウィーの最新のツイートを Twitter API にて取得し, そ近藤ら [4] は, ユーザとそのユーザのフォロワーのツイートをの中からリツイートのみを抽出する. 各リツイートに対して, そ用いて, LDA に基づく興味推定手法の提案を行った. LDA とれをリツイートしたフォロウィーの被推薦ユーザから見たフォは潜在的ディリクレ配分法を意味する Latent Dirichlet Alloca-

ロウィー一致率の値をそのまま推薦の際のスコアとした. なお,tion の略であり, 単純な単語の頻出回数ではなく, その単語が持同一のツイートを複数のフォロウィーがリツイートした場合は,つ潜在的な意味からトピックモデルを推定し, クラスタリングそのフォロウィー全員のフォロウィー一致率を足し合わせたもを行う手法である. この研究では興味推薦の部分に協調フィルのをそのリツイートの推薦スコアとした.

タリングや tf-idf を用いており, また研究内の実験の中で tf-idf

また, 被推薦ユーザと各リツイートの発言者の関係も考慮し,よりも協調フィルタリングの方が高い精度の推薦ができたとい

二者間のフォロウィー一致率をサブスコアとした. 評価実験でう結果を得られている. 本研究では, この研究と同様に推薦手は, これを考慮した場合, しなかった場合の二通りについて検証法に協調フィルタリングを用いるという点で共通する. この研し, 考慮する場合は, 元の推薦スコアにサブスコアをかけ合わせ

究では興味のあるトピックの推薦を行っていたが, 本研究ではたものを最終的な推薦スコアとした.

さらに具体的であるツイートそのものについて推薦を行うこと

3. 1. 1 フォロウィー一致率ができないかを検証する.

著者の先行研究の評価実験では, フォロウィーの一致率とそTwitter から有益な情報を抽出する研究としては, 大原ら [5]のユーザとの関連度についての相関を示した. 今回, そのユーによる, 情報の意外性に着目した手法がある. この研究では, 通

ザの興味の一致具合を求める尺度に, フォロウィー一致率を利常のタイムラインではなかなか見ることはできない意外情報を用できないかを検証する. ユーザ A から見たユーザ B とのフォ有益な情報とした. ツイートの位置情報や投稿時間などの属性ロウィー一致率は以下の式で求められる.に着目したアトリビュート意外情報, ツイートの中身を見て判断するコンテンツ意外情報の 2 つの観点から意外情報を定義し,これらについてそのツイートが非日常的なものであるかを検証をした. 本研究でもこの研究と同様に有益な情報を Twitter から抽出することを試みるが, ツイートそのものの情報でなく, そFAB =| fA ∩ fB || fA ∪ fB |(1)

ここで fA ∪ fB はユーザ A, ユーザ B のフォロウィーの和集合,fA ∩ fB はユーザ A, B のフォロウィーの積集合である.のツイートをリツイートしたユーザとの関係を重視して推薦ができないかを検証する.

図 1 公式から推薦される「おすすめユーザー」

ユーザへの推薦システムとして, Web 版 Twitter ではホーム画面のタイムラインの横に「おすすめユーザー」という項目が

図2

被推薦ユーザとフォロウィー A のフォロウィーの関係

3. 1. 2 協調フィルタリング

5. 1 実験1

協調フィルタリングとは, ユーザの嗜好情報を利用して, 似た

1 つ目の実験では, 推薦アルゴリズムの妥当性を評価するた嗜好を持つユーザが好むアイテムを推薦をする推薦アルゴリズ

めに, ネット上から無作為に選出した Twitter ユーザのフォロムである. 協調フィルタリングにはユーザ毎の嗜好の類似度をウィーデータを利用して実験を行った.

解析するユーザベースのものと, アイテム同士の類似度を解析

この実験では被推薦ユーザのフォロウィーが行ったリツイーするアイテムベースのものが存在する. 本研究において, 有益

トのうち, 被推薦ユーザに対して推薦スコアの高いリツイートなリツイートが協調フィルタリングにおけるアイテムに該当すを実際に被推薦ユーザがリツイートしているかによって推薦アるのであるが, アイテムベースの場合ツイート同士の類似度のルゴリズムの有用性を評価する. この実験で推薦されたリツ測定が難しく, ユーザベースなら嗜好の類似度をフォロウィー

イートと被推薦ユーザの行ったリツイートの一致率が大きけれ一致率というパラメータで測ることができるため, 本研究ではば, フォロウィー一致率を推薦スコアとした推薦アルゴリズム

ユーザベースの協調フィルタリングを用いた.

は有用であると言える.

3. 1. 3 ノイズ情報の除去

被推薦ユーザは, 以下の条件を満たすユーザを 10 名選出しフォロウィーのリツイートから有益な情報のみを推薦するた

た. 選出の基準は, 2016 年 8, 9 月の特定の Twitter トレンドにめに, リツイート数が 50 に達していないリツイートは, 推薦のついて, 何件かのリツイートをしているユーザを無作為に選ん候補に含めないようにした. リツイート数が少ないツイートのだ. その際, 各被推薦ユーザの行ったリツイートのトレンド内場合, 狭いコミュニティでの内輪ネタや有名人のアカウントの容は被らないようにした. 選出した被推薦ユーザの詳細は表 1

日常ツイートなど有益な情報とは程遠い内容のものが多く, 有に示した.

益なリツイートの推薦には, 不必要だと判断した.

4. 実

装本章では, システムの構成とその構成要素の詳細について述•

フォロウィー数 50 以上, 500 未満 (最低値 68, 最高値477)•

最新ツイート 200 件の中に 10 件以上のリツイートをしている•

最新ツイートが 1 週間以内のものである

第 3 章で述べた提案手法を実現するために, 推薦されるリツ•

アカウントを半年以上使っていて, ツイート数が 1000 件イートを表示するためのインターフェースを作成した. システ

以上

べる.

ムは Web アプリケーションであり, サーバ側のプログラムとクライアント側のプログラムがある.

これらの推薦ユーザのフォロウィーのフォロウィー, フォロウィーのリツイート情報, 被推薦ユーザのリツイート情報を

4. 1 開 発 環 境

Twitter API を用いて収集し, 3.1.3 節で触れたように, 不要なサーバ側には, JavaScript のサーバ向けフレームワークであデータをデータセットから取り除いた.

る Node.js を使用した. 使用したバージョンは 0.12.0 である.

今回の実験では, フォロウィーの行ったリツイートを被推薦また本システムの開発にあたり, 以下の Node.js 向けパッケーユーザが行う際, ユーザ関連度の高いフォロウィーのリツイージを利用した.

トを優先してリツイートをするか検証する為のものである. そ

サーバとクライアント間でのユーザ入力等によるデータのやり取りのために Socket.IO を利用した.の為, 被推薦ユーザの行ったリツイートのうち被推薦ユーザがリツイートを行った時刻より前に, 被推薦ユーザのフォロウィー

本システムでは, API によって取得したフォロウィーやツイーが誰もリツイートしていないツイートについては, 今回の実験トのデータをユーザ毎に保存するために, MongoDB Inc. の開ではデータセットに含めないようにした. 非公開ユーザのフォ発する MongoDB を利用している. DB 内のデータをスクリプロウィーがリツイートして被推薦ユーザの目に留まったツイー

トから動的に利用するために, JavaScript 向け MongoDB ライト, もしくはフォロウィーから形成されるタイムライン以外でブラリである Mongoose を使用した.

見かけたツイートが該当する.

また, 本システムは Web アプリケーションであり, サーバ上10 ユーザそれぞれについてサブスコアの考慮なし, あり場合でプログラムが動作していながら, それを再起動することなく,の推薦を行い, その結果をそれぞれ表 2, 3 に示した. 「表中の複数人が同時に利用をできなければならない. 動的に生成され被推薦ユーザ RT 数」は API で確認できた被推薦ユーザが実るセッション毎に使用する Twitter アカウントを分けるために,際に行ったリツイートの数, 「推薦 RT 数」はシステムが被推passport というパッケージを利用した.

薦ユーザに推薦したリツイートの数, 「一致数」はその２つが5. 評 価 実 験一致した数をそれぞれ表している. また, これらの結果の評価
指標には, 適合率, 再現率, F 値を用いた.

本システムの推薦アルゴリズムで推薦したリツイートが, 被結果から, サブスコアの考慮に関わらず, フォロウィー数が多推薦ユーザにとって有益なリツイートであるか, また Web アプ

くフォロウィー内のリツイートの数が増えるほど, 推薦されるリケーションが正しく動作した上で, そのインターフェースのべきリツイートの数が増え, 適合率が下がってしまうという結妥当であるかを検証するために実験を行った.

果が得られた.
これを受けて, API で収集できたリツイートの数を推薦の際

表 1 実験 1 の被験者の内訳
被推薦フォロウィー数 収集 RT 数

被推薦ユーザ RT 数

A6887

22B

1311528C

140172

18D

170

E

188

177

269

15219

247

18G

254

382

17288

I

291340

J

26350

477

A

27FH

表 4 実験 1 においてサブスコア考慮なし, 推薦閾値可変場合の結果
ユーザ
ユーザ RT 数 推薦 RT 数 一致数 適合率 再現率 F 値

20397

24のスコアの閾値に比例させ, 適合率の安定を目指し, 再び同様のデータセットを用いて推薦を行った. その結果を表 4, 5 に示

221250.420.230.29

B8830.38

0.380.38C181530.2

0.170.18D2724

100.420.370.39

E1514

40.29

0.270.28

F

181020.20.110.14

G

17

15

50.33

0.29

0.31

H26

26

70.27

0.270.27I20

2250.23

0.25

0.24

J24

26

70.27

0.290.28

表 5 実験 1 においてサブスコア考慮あり, 推薦閾値可変場合の結果
ユーザ
ユーザ RT 数 推薦 RT 数 一致数 適合率 再現率 F 値

した.
結果を見ると, 閾値を考慮しない場合よりも適合率は全体的に向上したものの, 値に関してはあまり変わらない結果となった.
表 2 実験 1 においてサブスコア考慮なし, 推薦閾値一定場合の結果
ユーザ
ユーザ RT 数 推薦 RT 数 一致数 適合率 再現率 F 値

A2220

40.2

0.18

0.19

B

8

102

0.2

0.25

0.22

C1816

30.19

0.17

0.18

D27

29

70.24

0.26

0.25

E15

10

4

0.4

0.27

0.32

F

18

20

40.2

0.22

0.21

A

22

24

80.33

0.36

0.35

G17

15

50.33

0.29

0.31

B

842

50.12

0.63

0.2

H26

27

50.19

0.19

0.19

20

18

30.17

0.15

0.16

2425

30.12

0.13

0.12

C

18

27

40.15

0.22

0.18ID271760.35

0.22

0.27

JE1530

90.3

0.6

0.4

F1833

40.12

0.22

0.16

G171350.38

0.290.33

H26

43100.23

0.38

0.29

I2031

60.19

0.3

0.24

J2435

70.2

0.29

0.24

降順という形式ではなく, ランダムに表示し, そのリツイートの有用性を横に設置したラジオボタンで評価してもらう. 被推
薦ユーザには, 「ツイートの発信者」「ツイートの内容」は分かるが, 「そのツイートをリツイートしたフォロウィーユーザ」「そのリツイートの推薦スコア」については伏せてある. これによって, 被験者に有益であると判断されたリツイートが推薦ス

表 3 実験 1 においてサブスコア考慮あり, 推薦閾値一定場合の結果
ユーザ
ユーザ RT 数 推薦 RT 数 一致数 適合率 再現率 F 値A22183

0.170.14

コアの高いものであれば, システムの推薦アルゴリズムが有用であると考えられる.

0.15

これを一人の被験者について 50 件のリツイートに対し評価

B

8172

0.12

0.250.16を行う. 評価内容は, 以下の 4 項目から 1 つを選んでもらう形

C

1829

40.14

0.22

0.17

式である.

D

27

20

40.2

0.15

0.17

E15

24

70.29

0.47

0.36

•

3, そのリツイートはいいねに加えたく, フォロワーにリツイートをしたい内容でもあった

F

18

22

4

0.18

0.22

0.2

•

2, そのリツイートはいいねに加えたい内容であった

G

17

24

70.29

0.41

0.34

H

26

40

70.18

0.27

0.21

•

1, そのリツイートはフォロワーにリツイートしたい内容

I

20

22

30.140.150.14J243740.110.170.13であった•

0, そのリツイートに対し, いいねもリツイートもしようとは思わなかった

5. 2 実験

22 つ目の実験では, 被験者に推薦されるリツイートに対して４種の主観評価を行わせて推薦スコアとの相関を評価し, 推薦システムの推薦するリツイートが有益であるかを検証した.

Twitter をある程度使っている 6 人の被験者のそれぞれのアカウントに対し, この推薦アルゴリズムを試してもらった. ク
ライアント側で表示されるリツイートを, 本来の推薦スコアのこれらの回答とそれぞれの有益度の対応について表 6 に示した.
今回の実験の被験者の内訳を表 7 に示した.
被推薦ユーザ毎の回答の個数について表 8 に示した. またこの結果を用いて, 推薦のスコアを横軸にとり, いいねで見た有益度, リツイートで見た有益度, 総合的に見た有益度の値をそれぞれ縦軸にとった時の相関係数をサブスコアの考慮なし, ありの表6

回答と有益度の対応

回答 いいね有益度

たまたまそのツイートを見ていなかった」ということも考えら

RT 有益度 総合有益度

31112100.5

1010.50000

れ, 必ずしも被推薦ユーザがそのリツイートを有益でなかったと感じたのではなかったとも考えられる.
サブスコアを考慮した場合, 実験 1, 実験 2 の両方において,そうでない場合よりも値をはじめとしたパラメータの値が低くなっている. このような結果について, 次のように考えられる.
通常の推薦スコアは, 被推薦ユーザとそのフォロウィーの一致

表 7 実験 2 の被験者の内訳
ユーザフォロウィー数率によって求められるものであるのに対し, サブスコアは被推薦

a597

ユーザとリツイートの発言者のフォロウィーの一致率によってb177決まるパラメータである. 今回のスコアの計算式の場合, 「フォc277d82e319

f76

ロウィー一致率の低いユーザのツイートをフォロウィー一致率の高いフォロウィーがリツイートした場合」「フォロウィー一致率の高いユーザのツイートをフォロウィー一致率の低いフォロウィーがリツイートした場合」これら 2 つのリツイートだと,サブスコアを考慮しなければ前者の方が優先的に推薦されるが,場合についてを求め, それぞれ表 9, 10 に示した. サブスコアを考慮した場合の結果は, そうでない場合の結果より全体的に相関係数の値が低い結果となった.

6. 考考慮した場合は後者の方が優先的に推薦される. 今回の結果を見る限り, リツイートに関して言えば, それを発言したユーザよりリツイートしたユーザとのユーザの類似度を重視した方がよ察り有益である結果が得られると考えられる.
今回実験 2 において, ツイート自体の情報の量を測るべく, ツ実験 1 において, 閾値を考慮しなかった場合に特に適合率が低い結果となった. 適合率が低いのは, False Positive の部分が多く, システムの推薦した結果を被推薦ユーザが実際にリツイートしていなかったということである. しかし実験 1 の場合,被推薦ユーザがリツイートしていなかったとしても, 「そのツイートのメディアの数, URL の有無 (メディア URL は除く) についての統計をとり, それぞれの被験者が評価したツイート群に対し, それぞれについて表 11, 12 に示した. また, それらを含まなかったツイートの個数についても回答毎に算出し, それを表 13 に示した.

イートがリツイートされた時間にタイムラインを見ておらず,
表 11
表8

実験 2 のユーザの評価結果

実験 2 における有益度毎のメディア数

0

メディア数

3210

a 10 10 8 22

45 / 13.9%

6 / 12.2%

6 / 27.3%

22 / 11.4%

b3

8 3 3638 / 22.2%

4 / 8.2%

2 / 9.1%

28 / 14.5%

c88 1 33

26 / 16.7%

21 / 42.9%

5 / 22.7%

40 / 20.7%

d2

9 0 391

10 / 27.8%

11 / 22.4%

3 / 13.6%

47 / 24.4%

e7

2 6 3507 / 19.4%

7 / 14.3%

6 / 27.3%

56 / 29.0%

f

6 12 4 28

ユーザ

32 1

合計 36 / 100.0%

49 / 100.0% 22 / 100.0% 193 / 100.0%

表 9 実験 2 のサブスコアの考慮無しの場合の結果
ユーザ

表 10

総合有益度 いいね有益度

RT 有益度

a0.505

0.447

0.344

b0.325

0.307

0.177

c0.604

0.453

0.576

d0.449

0.384

0.229

e0.4340.360.39

f

0.472

0.296

0.417

実験 2 のサブスコアの考慮有りの場合の結果

ユーザ

総合有益度 いいね有益度

RT 有益度

a0.397

0.346

0.276

b0.2590.210.184

cd0.565
0.225

0.432
0.259

0.528
0.002

e0.3370.220.354

f0.3830.180.409

表 12

実験 2 における有益度毎の URL の有無

URL

3210あり10 / 27.8%

18 / 36.7%

16 / 72.7%

83 / 43.0%

なし

26 / 72.2%

31 / 63.3%

6 / 27.3%

110 / 57.0%

合計

36 / 100.0% 49 / 100.0% 22 / 100.0% 193 / 100.0%

表 13

実験 2 における有益度毎のメディア, URL がなかったツイー
トの個数と割合
回答

個数 / 割合

34 / 11.1%

26 / 12.2%

13 / 13.6%

0 46 / 23.8%

これらの結果より, 1 ツイート内の情報の量が有益度が高くなっているのが分かる. 有益なリツイートを推薦する際には, これらのパラメータを見てツイートの情報の量の多さを決定し,推薦スコアに考慮するようにすれば, より良い推薦結果を得られると考えられる.
実験 2 で被験者に評価してもらったリツイートのうち, メディアが添付されている, もしくは何らかの URL が含まれているツイートのうち, URL を除いた文字数が極端に少ないツイートに関して, そのツイート群の統計について, それぞれ表 14, 15 に示した. 推薦スコアの上限は被験者によって異なるため, ユーザ毎に推薦スコアを正規化し, それを各有益度との相関をとった.
表 14

実験 2 におけるサブスコア考慮なしの場合の URL を除いた文
字数が少ないツイートについての各有益度とスコアの相関表 15文字数個数014総合有益度 いいね有益度 RT 有益度

0.603

0.3710.487

1 ∼ 10380.516

0.2350.407

実験 2 におけるサブスコア考慮ありの場合の URL を除いた文字数が少ないツイートについての各有益度とスコアの相関
文字数

個数014総合有益度 いいね有益度 RT 有益度

0.409

0.478

0.085

1 ∼ 10380.339

0.143

0.339

これらの結果を見るに, 従来手法では難しかった文字情報が極端に少ないツイートに対しても, ユーザ関係を見ることで推薦ができていると言える.

7. まとめと展望
提案手法の推薦アルゴリズムによって, 2 つの実験によってその有用性を評価した. 結果として, 被推薦ユーザとフォロウィー一致率が高いユーザのリツイートに有益な情報が含まれているということが分かり, これによって有益なリツイートの抽出が可能であることを示した. 文字情報の少ないツイートに対しても,推薦が行えることを示した. また, 情報の量の少ないリツイー
トをノイズとして結果から取り除くことでより良い推薦結果を得られることを示した. しかし, 推薦結果には False Positive なものも多く見受けられ, これを改善する為の方法を模索する必要がある.
フォロウィーが有益であると思った情報としてリツイートだ
けではなく, いいねについても推薦の候補に加えて, 推薦の幅を広げることも視野に入れたい. しかし, 候補を増やしすぎてしまうと前述のように False Positive が増えてしまう問題もあり, 情報過多のタイムラインから必要な情報のみを抽出するシステムとしては見逃せない問題である. いいね付きのリツイー
トとそうでないリツイートで有益度のスコア計算を変えるなどの補助的な用途に使いシステムの精度を上げることができないかを, 今後検証する予定である.

文

献[1] Chunliang Lu, “Twitter User Modeling and Tweets Recommendation Based on Wikipedia Concept Graph”. Intelligent
Techniques for Web Personalization and Recommender Systems AAAI Technical Report, WS-12-09, 2012.
[2] 渡部 将太, “Twitter User Recommender 〜Twitter のお気に入り機能を用いたおすすめユーザ推薦システム〜”. DEIMForum2012, B3-4, 2012.
[3] Bernardo A. Huberman, “Social networks that matter:
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[4] 近藤 直人, “Twitter を用いた LDA に基づくユーザの興味推定手法”. 言語処理学会 第 21 回年次大会 発表論文集, 2015.
[5] 大原 啓詳, “Twitter 上のあるユーザの意外な情報抽出手法の提案”. DEIM Forum2014, B6-3, 2014.