DEIM Forum 2016 B6-5

表記の多様性を考慮したハッシュタグ推薦
井上優作†

若林啓††

† 筑波大学情報学群知識情報・図書館学類 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1–2†† 筑波大学図書館情報メディア系 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1–2
E-mail: †s1211468@u.tsukuba.ac.jp, ††kwakaba@slis.tsukuba.ac.jp
あらまし

本研究の目的は，現実世界で発生しているイベントの特徴をハッシュタグの仕組みを用いて学習し，SNS上でそのイベントについて言及しているユーザをハッシュタグの推薦を通して特定することである．ハッシュタグを含むテキストを全て結合したものをそのハッシュタグの特徴を表す文書とし，そのような文書から成るコーパスについて各文書の TF-IDF を求め，ハッシュタグをクラスタリングする．そのクラスタとイベント時間中にユーザが投稿したテキストから求めた TF-IDF ベクトルとの類似度を計算してハッシュタグクラスタを推薦する．実験では，クラスタの中心よりも k-近傍法で推薦クラスタを決めたほうが精度が高かったことを示す．
キーワード

SNS, ソーシャル・ネットワーキング・サービス, ハッシュタグ, タグ付け

1. は じ め にることから，タグによる検索は網羅性の観点から十分ではない．
このため，タグに基づいてより網羅的にイベントに関連した投Twitter（注 1） や Facebook（注 2） などのソーシャル・ネットワーキ

稿を収集するためには，同じイベントを指すと考えられるタグ

ング・サービス (SNS) には日々大量にテキストが投稿されておを整理し，さらにタグの付与されていない投稿に対してタグをり，それらを系統的に整理して検索可能にすることは重要な課推定するような手法が必要になる．

題である．特に，SNS に投稿される情報はリアルタイム性が強本研究では，特にあるイベントについてのタグについてそのく，またユーザにしか知り得ない感想や情報が含まれることか特徴を抽出し，ユーザの一定時間内の投稿群に対して付与できら，ライブや展示会，交通障害，災害，テレビ番組などといっそうなタグを推定することで，そのユーザがイベントに参加したイベントに関する情報源としての利用に注目が集まっている．ているかどうかを判定する手法を提案する．

SNS から特定のイベントに関連した投稿を収集することが具体的には，各タグごとにそのタグを含む投稿のテキストをできれば，当該イベントの主催者や当該イベントに関心のある全て結合した仮想文書を仮定し，そのような文書から成るコーユーザにとって有益である．イベントと投稿を関連づける手段パスを考える．このコーパスについて，各仮想文書の TF-IDFとしては，関連するキーワードを用いる手法も考えられる [1]ベクトルをタグの特徴とする．つまり，本研究では，タグの付が，より直接的な方法として，ユーザが明示的にイベントとの与されている投稿集合に現れる単語分布を特徴量としてタグの関連を明らかにするために付与されるタグを用いることが考えクラスタリングを行うことで，同じイベントを表すタグ集合をられる．多くの SNS では，投稿の内容のテーマを表す文字列同定し，タグの付与されていない投稿についてイベントとの関をタグとして付与することで，同様の内容の投稿を検索しやす連を推定する．

くする機能がある．

イベントに関連したタグには，同じタグでも実質的には異な

例えば，Twitter においてこのような機能を果たす「ハッシュる時間帯のイベントに用いられる特徴がある．例えば，毎週放タグ」という仕組みは，ハッシュ記号 # の後に投稿の内容の送されるテレビ番組の実況を行うために用いられるタグは，毎テーマを示す文字列を続けることで，「#世界陸上」や「#人身事週同じタグが使われるものの，各週で同じ内容ではないことか故」といったようにイベントに関連した投稿や実況であることら，そのタグの付与された投稿に現れるテキスト特徴は変化しの表明に利用されている．タグはこの他にも様々な用途で用いていくと考えられる．表 1 は，Twitter から 4 月 7 日，14 日，21られる場合があるが，特に本稿ではイベントに関連したタグに日の放送日にそれぞれ収集した「#precure」というテレビ番組着目し，イベントに関する情報収集に利用することを考える．

に関するハッシュタグが付与された投稿に現れる単語ベクトル

しかし，タグはユーザが自主的に入力して付与するものであについて，4 月 7 日のハッシュタグとの類似度をそれぞれ求めるため，表記揺れやスペルミスなどによって，同じイベントにた結果である．同じ放送日では同じ番組のハッシュタグ同士のついての投稿に対して異なるタグが使用されることが起こる．

類似度は高いが，翌週，翌々週の放送になるに従って，4 月 7 日

また，内容的に適切なタグが存在しているにも関わらず，ユーの同じ番組のハッシュタグとの類似度は小さくなっていく．こザがタグを付与していない投稿も多く存在していると考えられのことから，一週間などの一定の期間内に含まれる投稿のみをハッシュタグの特徴量とし，ユーザの投稿と同じ時間帯のハッ（注 1）：https://twitter.com

シュタグとの類似度を求めることによって，ユーザの投稿とイ（注 2）：http://www.facebook.com

ベントとの関連を適切に推定できると考えられる．

4月7日

4 月 14 日タグ

4 月 21 日

タグ

確率

確率

タグ

precure0.942 precure0.605 precure

確率

0.581

ドキプリ

0.813 nitiasa

0.483 nitiasa

0.431

ドキドキプリキュア

0.754 ドキプリ

0.460 ドキプリ

0.418nitiasa

0.722 プリキュア

0.436 プリキュア

0.393

プリキュア

0.684 ドキドキプリキュア 0.410 ドキドキプリキュア 0.348

nichiasa

0.461 nichiasa

0.322 nichiasa

0.290

minako0.075 黙れ0.096 PrecureAll

0.079

SHT

0.062 寝言

0.091 寝言

0.077

ラフラフ

0.059 agqr

0.085 黙れ0.076

tvasahi0.055 違う

0.085 誰0.074

表 1 『#precure』を含むツイートの各日付についてのハッシュタグ類似度

実際には，表記の上で互いに異なるタグが同じイベントを指えるようなハッシュタグから成るクラスタが得られたことが示している場合があるため，まずタグをクラスタリングし，投稿されている．本研究では，日本語のツイートを用いても同様の群に対してタグクラスタを推薦するのが望ましいと考えられる．

結果が高い精度で得られることを仮定し，得られたクラスタを本研究では，クラスタリングには k-means 法を使用する．そのさらに推薦の問題にも用いる．

上で，タグクラスタの推薦手法として，k-means 法により得ら

2011 年に Antenucci らが行った研究 [5] では，ハッシュタグれた各クラスタの平均ベクトルまでの距離を用いる方法と，k同士の共起をグラフ構造とみなし，対象の 2 つのハッシュタグ

近傍法により得られた最も近いいくつかの仮想文書が所属するが互いにどれだけ強く共起しているかを類似度として様々な手クラスタ番号の多数決を用いる方法を提案し，これらを実験に法でクラスタリングを行い，その結果に対してツイートの分類より比較する．

をした．その中では，主成分分析によって文書の次元を削減し2. 関 連 研 究たほうが分類の精度が高くなることが示されている．

2013 年の Godin らの論文 [6] は，Latent Dirichlet Allocation [7]

本研究に関わる先行研究で，領域が最も近いものは 2015 年

を用いて Twitter のツイートに対してハッシュタグを推薦するの伊川らの研究 [1]，手法が最も近いものは 2013 年の Tsur ら手法を提案している．具体的には，1 ツイートを 1 文書と見なの研究 [2] である．

してトピック分布を推論し，その分布から一定回数トピックを伊川ら [1] は，Twitter に投稿された特定のイベントについてサンプリングし，サンプルされたトピックの中で，そのトピッのツイートを収集する時に，そのイベントについて多くの投稿クに所属する確率が高い単語から順にハッシュタグとして推薦をしたユーザのテキストからそのイベントに関わるキーワードしている．この手法は特にハッシュタグについての特徴を学習と同時に出現する単語の特徴を学習することで，キーワードとしているわけではないため，普通の単語をハッシュタグとして同時に出現しかつイベントには関係無いキーワードをノイズ使用するよう推薦している．そのため，time, love, car といったキーワードと定義した．それを手がかりに，キーワードが出現漠然とした単語が多く推薦されるが，これらのような単語は意するツイートの中からイベントに関係無いノイズツイートを高味が広すぎて，特定の話題を示すためのハッシュタグとしてはい精度で発見できることを示した．この研究ではイベントに関使いづらいと考えられる．

するキーワードは人手で定められていたが，本研究はイベント2014 年の木村らの論文 [8] は，ハッシュタグ-ツイート本文についてのタグを含むテキストから特徴を抽出することで，人中の単語-ユーザの三部グラフ構造を仮定して，ハッシュタグ手でキーワードを定義する必要が無くなる点に新規性がある．

間のユーザベース・単語ベースの AEMI (Augmented Expected

Tsur ら [2] は，2011 年に Romero ら [3] が提案した Twitter のMutual Information) [9] による共起率とトピック分布の類似度をツイート分類方法に従うようにハッシュタグをクラスタリング考慮した決定木を学習することで，2 つのハッシュタグ間の類することを目指した．ハッシュタグごとにそのハッシュタグを義・対立・関連あり・関連なしという関係を推論することでハッ含むツイートを全て結合した仮想文書を用意し，各文書から作シュタグを構造化した．しかし，この中では実際にツイートに成した特徴ベクトルを用いて文書をクラスタリングすることで，対してハッシュタグを推薦するところまでは踏み込んでいない．

実質的にハッシュタグをクラスタリングすることになる．Tsur

SNS の投稿について分類やタグの推定を行う場合には，投稿らは特徴ベクトルの作り方に TF-IDF ベクトル，またはハッシュのテキスト特徴に加えて，投稿時間などのメタデータを利用でタグの共起ベクトルを作り，クラスタリング手法には k-meansきる場合が多い [10]．イベントに関連したタグの推定には，時法 [4] を用いていた．この論文中では，ハッシュタグを k-means間帯やユーザの嗜好などが有効な手がかりとして利用できると法でクラスタリングする際にクラスタ数を 1,000 などの大きい考えられるが，長期間にわたるイベントや，複数のイベントが数にすることで，似た意味を持つハッシュタグから成るクラス同時間帯に行われている場合などではメタデータのみでは同タや，「もし○○が××だったら」といった大喜利のお題とも言定しきれないことが考えられるため，テキスト特徴の考慮は不可欠である．本研究では，テキスト特徴のみを用いた手法に焦イベントを推定したいという目的においては厄介な状況である．

点を当て，より精度の高い手法を検討することによって，メタ単純にこのような状況下で 1 つのイベントを推定する問題を解データを用いる手法と組み合わせた際にも有効なアプローチを決するにはある程度複雑なモデルが必要と想定される．
本研究では，イベントに関するハッシュタグは複数あるが，議論する．

3. 手法

あるハッシュタグからはイベントを一意に特定できるような期間に教師データの対象期間を狭めることで，ハッシュタグのク

本研究の主な目的は，SNS におけるタグごとの特徴を学習すラスタリングの結果が現実世界における 1 つのイベントと結びることで，ユーザのツイートからユーザがあるタグで表されるつくような手法を提案することで，上記の問題を簡潔に解決すイベントに参加しているかどうかを検出することである．しかることを目指す．

し，タグは必ずしも互いに独立に発生するとは限らず，表記上クラスタリングのタスクは迷惑メールの発見やニュース記事は異なるタグが同一の事象を表すことがしばしば起こる．そこのジャンル推定など，クラスタ数のオーダが数十という程度でで，できるだけ現実における事象と一対一に対応するようにタあることが多い．しかし，毎日大量のテキストが投稿されるグをクラスタリングしておく必要がある．

SNS において，あるイベントを特定するためのハッシュタグ数

本章では，本研究で提案するタグ文書コーパスの作成，タグが全体の異なりハッシュタグ数に対して数十分の一という状況

文書のクラスタリング，ユーザ文書に対するタグクラスタの推は到底考えられない．そこで，約 1,000 の異なりハッシュタグ薦について具体的な手法を説明する．この章では，ある一定期数に対してクラスタ数を 0.5–0.9 倍，すなわち数百から場合に間の SNS における全ての投稿から成る集合を D，D に出現す

よっては数千というオーダで設定することで，互いに特徴の似る全てのタグから成る集合を T (D) と表記する．

たハッシュタグが 1 つのクラスタに統合され，それが結果的に

3. 1 タグ文書コーパスの作成

現実世界における 1 つのイベントを指す現象が発生することをSNS に現れる各タグの特徴量を得るために，ある特定のタグ利用して，単独のハッシュタグの代わりにハッシュタグクラスについてのタグ文書という仮想文書を考える．あるタグ t ∈ T (D)タを推定することで一意なイベントを特定できるようにする．

についてのタグ文書 Dt は，T (D) における投稿のうちタグ t を

具体的には，DT が含むタグ文書 Dt∈T を，k-means 法でクラ含む全てのテキストを結合したものとする．投稿には複数のタスタリングする．各文書は TF-IDF ベクトルで表されるとする．

グを含むものもあるため，1 つの投稿が複数のタグ文書に含ま

3. 2. 1 TF-IDFれることもある．T (D) に存在する各タグについてのタグ文書

TF-IDF とは，コーパス中の特定の文書における単語の重みすべてを含むコーパスをタグ文書コーパス DT とする．

付けの方法で，[11] で初めて提案された．この手法は，直感的に

3. 2 タグ文書のクラスタリング

は「ある文書におけるある単語が，他の文書には出現せずこの本研究の目的は，SNS にテキストを投稿しているユーザに対文書の中には頻出する」という場合にスコアが高くなるようなして，そのテキストの特徴から参加イベントを特定することで式になっている．具体的には，コーパス中の文書数を N ，コーある．一般的に考えれば，ある時間においてユーザが 1 つのイパス中のある文書を d，d 中に出現するある単語を w，文書 dベントに参加していると仮定することで，ユーザに対して 1 つに単語 w が出現する回数を Freq(d, w)，コーパス中で単語 w がのイベントを推定すればいいことになる．しかし，本研究の提出現する文書の数を DFw とすると，ある文書 d における単語案する手法では，教師データに含まれるイベント関連ハッシュw の TF-IDF スコアは式 3 で定義される：

タグと，そのハッシュタグを含む投稿のテキストからそのイベ

TFwd = Freq(d, w)

ントの特徴を学習し，ユーザが投稿したテキストに対して尤も

N+1
DFw

(2)

TF.IDFwd = TFwd · IDFw

(3)

IDFw = log

らしいハッシュタグを推定することでユーザの参加イベントを間接的に特定する．
ここで問題になるのは，教師データに含まれるハッシュタグ(1)と現実世界におけるイベントの関係が一般的には多対多になっ式 3 の左辺の表記から分かる通り，TF-IDF という重み付けているということである．教師データとして扱うテキストが投は文書と単語の組に対して定義される．そのため，ある文書が稿された期間を広く取るほどこの特徴は強くなる．例えば，平持つ各単語に対して TF-IDF が計算できるので，コーパス中の日に毎日放送されるテレビのニュース番組に関するハッシュタ

各文書はその長さをコーパス中に出現する単語タイプ数とする

グは，そのハッシュタグを含むテキストの特徴が毎日ニュースベクトルで表現されることになる．文書の TF-IDF ベクトル中の内容によって変化するので，月曜日から金曜日までのデータの各要素は，その文書中に出現する各単語が持つ TF-IDF スコでまとめて学習を行うと，1 つのイベントについての特徴が曖アとなる．本研究では，前節で作成したタグ文書コーパスにお昧になってしまい，ユーザ文書からイベントを特定することがける各タグ文書の TF-IDF ベクトルを計算する．

困難になってしまう．また，1 つのイベントに関して複数のハッ3. 2. 2 k-means 法

シュタグが存在する場合は，ユーザ文書に対してハッシュタグ

k-means 法は，1967 年に [4] で提案されたクラスタリング手を単独に推定した時に，同じイベントに関するハッシュタグが法である．各データ点はベクトルで表現されることを仮定して確率的に上位で推定されることが考えられるが，これは 1 つのいる．簡単な説明は次の通りである．

（ 1 ） 各クラスタを代表する点（セントロイド (centroid) と含む対象とするツイートは，各ハッシュタグについてのイベン呼ぶ）を，クラスタリング対象のデータ集合が存在する空間中トが発生した日時を含む月曜日から日曜日までの 1 週間に投稿にランダムに設定するされたもののうち，10 文字以内のハッシュタグ文字列を含む（ 2 ） 次の 2 つの手続きを，全てのクラスタのセントロイドツイート全てとする．具体的には，#precure と#giants は 2013の位置が収束するまで繰り返す

年 4 月 1 日から 2013 年 4 月 7 日までに投稿されたツイート，（ a ） 各データ点について，それが最も近いセントロイドを#図書館総合展 は 2012 年 11 月 19 日から 2012 年 11 月 25 日に持つクラスタに属するようにする

投稿されたツイートを対象としてハッシュタグ文書コーパスを（ b ） 各クラスタのセントロイドを，そのクラスタに属する作成する．また，ハッシュタグ文書コーパスに含む対象のハッデータ点の集合の重心になるように更新する

シュタグは，ツイートを収集する 1 週間の間に 100 回以上出現

具体的なアルゴリズムは Algorithm 1 に示した．

したものとする．その後，ハッシュタグ文書コーパスの各文書を TF-IDF ベクトルで表現したものを k-means 法でクラスタリ

Algorithm 1 k-means 法
k = クラスタ数
D = n 次元データの集合
Cd∈D = d が所属するクラスタの番号 (1 <= Cd <= k)Centi = i 番目のクラスタのセントロイド

ングする．

4. 2 ハッシュタグ推定対象のツイート
4. 1 節で挙げた各ハッシュタグについて，そのハッシュタグに関するイベントの発生中に同一ユーザによって投稿された 5件以上のツイートをすべて連結したものを 3. 3 節におけるユー

for i = 1 to k do
Centi をランダムに初期化

ザ文書と見なしてハッシュタグの推定を行う．

end for4. 3 実 験 内 容

while 未収束 do

本研究では次の 2 種類の実験を行う．

for d ∈ D do
Cd = arg mink distance(d, Ck )end for

1 つ目は，最初から対象のハッシュタグが付けられていたツイート群に対してハッシュタグクラスタの推定を行うことで，

for i = 1 to k do∑
Centi = DCd =i /n(DCd =i )最も正解率が高くなるクラスタ数を調査する実験である．本

end forには使われないが，本研究では先行研究を踏まえて，用意しend while

たハッシュタグ文書数に対してクラスタ数を大きくすれば上手来 k-means 法は教師なしのクラスタリング手法のため文書分類

く現実の概念に対応するクラスタリングが行えると仮定して3. 3 ユーザ文書に対するタグクラスタの推薦この方法で実験を行う．実験するクラスタ数は，ハッシュタグSNS におけるあるタグが現実世界におけるイベントを表してコーパス中のハッシュタグ文書の数に対して 0.5 倍から 0.9 倍いると仮定すると，SNS 中のユーザがそのイベントに参加してまで 0.1 刻みの数で設定する．この実験における「正解」とは，いるかどうかは，イベントの時間中にユーザが投稿したテキス

ハッシュタグ推定対象のツイート群に対して推定したハッシュトの集合（これを「ユーザ文書」と呼ぶ）がそのイベントを指タグクラスタの中に，もともとそのツイート群に付けられていすタグ文書を持つクラスタと近い距離にあるかどうかで判断でたハッシュタグが含まれている状態のことを指す．この実験できる．ユーザ文書に近いタグクラスタの選択方法は，次の 2 つは交差検定を行うが，得られるデータ量の関係から，#precure,が考えられる．

#giants は 5 分割，#図書館総合展は 2 分割とする．

1 つ目は，各クラスタが持つセントロイドの位置とユーザ文

2 つ目は，1 つ目の実験で得られた最適なクラスタ数を用い書の距離を取る方法である．これは k-means 法によるクラスタて，イベントが行われた時間に投稿されたツイート群に対するリングの結果を直接使っていると言える．本稿ではこの手法をハッシュタグ推定の精度と再現率を調査する実験である．この「重心法」と呼ぶことにする．

実験におけるハッシュタグ推定対象のツイート群は，あるイベ

2 つ目は，ユーザ文書に最も近い k 個のタグ文書が属するクントが行われていた時間帯のうちに同一ユーザによって 5 回以ラスタの多数決で決める方法である．これは一般的に k-近傍法上投稿されたツイートの集合とし，それらのツイートを 1 つにと呼ばれている．本稿ではこの手法を上記の「重心法」に対し結合したものをユーザ文書と見なす．このようなユーザ文書を，て「近傍法」と呼ぶことにする．

正しいハッシュタグが付けられていたものと何もハッシュタグ

4. 実

験

本研究の手法を評価するために，Twitter のツイートに対してハッシュタグを推定する実験を行った．

が付けられていなかったもので同数用意する（用意する数は実験対象のハッシュタグごとに異なる）．正しいハッシュタグが付けられていたツイート群に対してはそのハッシュタグを含むハッシュタグクラスタが推定されるべきだが，ハッシュタグが4. 1 実験対象のハッシュタグと学習方法付けられていなかったツイート群については，そのイベントに対象とするハッシュタグは #precure, #giants, #図書館総合展

関係しかつそのイベントのハッシュタグが付けられていなかっの 3 つである．各ハッシュタグが対象とするイベントと，それたツイート群というものが存在する．そのようなツイート群が発生したとみなす日時は表 2 に示した．タグ文書コーパスにに対して実験対象のハッシュタグが推定された場合は正解と見ハッシュタグ対象とするイベントイベントが発生した日時#precure

テレビ朝日系列で放送されるアニメ『ドキドキ！プリ2013 年 4 月 7 日 8 時 30 分-9 時キュア』の放送

00 分

読売ジャイアンツが登場するテレビ野球中継

2013 年 4 月 3 日 18 時 00 分-21

#giants

時 00 分

#図書館総合展 第 14 回図書館総合展 1 日目

2012 年 11 月 20 日 10 時 00 分-18時 00 分

表2

実験に用いるハッシュタグの詳細なす．また，実験対象のイベントに関係ないツイート群に対し1.0ては，実験対象のイベントのハッシュタグを含まないハッシュタグクラスタが推定された状態を正解と見なす．そこで，この

心
心

0.8

実験における「精度」の母数は対象のハッシュタグを推定した
ユーザ文書の数，「再現率」の母数はその内容が対象のイベント
recallに関連しているユーザ文書の数とし，どちらの場合もユーザ文

0.6

0.4

書の内容が対象のイベントに関連しておりかつ対象のハッシュタグを推定していた場合を正解と見なす．

4. 4 結0.2

果対象のハッシュタグ付きのユーザ文書についてのハッシュタ

0.0

グ推定の結果は図 1,2,3 に示した．いずれも横軸が異なりハッ0.5

シュタグ数に対して設定されたクラスタ数の比率，縦軸がユー

0.6
0.7
0.8
number of clusters ratio to number of hashtags

0.9

図 1 #precure の推定結果

ザ文書に対して推定したハッシュタグクラスタの中に対象ハッシュタグが含まれていた割合である．図 1,2 のエラーバーは標1.0準偏差を表している．図 3 については，2 分割の交差検定のため各テストケースを直接プロットした．ハッシュタグクラスタ

心
心

0.8の推定方法に注目すると，3 つの対象ハッシュタグにおいて全てのクラスタ数比率で近傍法の精度が重心法と同じか上回ってrecallいる．これは，クラスタの中心よりも個別のハッシュタグと比0.60.4較した方が精度が高くなることを意味している．学習するクラスタ数の比率に注目すると，どちらの手法においても，訓練0.2

データに含まれる異なりハッシュタグ数の 0.6–0.7 倍にクラスタ数を設定して学習した場合がハッシュタグクラスタの推定精0.00.5

度が一番大きくなっている．0.8 や 0.9 など異なりハッシュタグ数に近い数にクラスタ数を設定すると，クラスタの中身が単

0.6
0.7
0.8
number of clusters ratio to number of hashtags

0.9

図 2 #giants の推定結果

独のハッシュタグに近い状態になることが考えられるが，この設定で精度が下がっていることは，本稿で今までに述べたとお1.0

心
心

りハッシュタグのクラスタリングが必要であることを示唆している．

0.8

上記で得られたクラスタ数比率を元に，対象ハッシュタグご0.6れていないものを対象としてハッシュタグの推定を行った実験の結果は表 3 の通りである．全体的な傾向として，あるイベントのハッシュタグを推定したユーザ文書はほぼ全てそのイベン

recallとにそれに関連するイベントの内容が記述されているものとさ

0.4

0.2

トに関連したテキストだったが，イベントに関連したテキストから成るユーザ文書に対する正しいハッシュタグクラスタの推定は重心法と近傍法の間で大きな差が出た．重心法によるハッシュタグクラスタの推定については，間違ったハッシュタグク0.0

0.5

0.6
0.7
0.8
number of clusters ratio to number of hashtags

0.9

図 3 #図書館総合展の推定結果

ラスタを推定した場合のほとんどが中身のハッシュタグが統一的でない曖昧なクラスタを推定していた．これは，そのクラスうなハッシュタグの重心を取ると対象イベントのハッシュタグ

タの各ハッシュタグの特徴はユーザ文書とは程遠いが，そのよから成るクラスタの重心よりも近くなってしまうという現象によるものと考えられる．そのため，クラスタの重心と比較するタグがクラスタの中に存在する 0.6–0.7 といった中程度のクラ重心法よりも，単独のハッシュタグと比較する近傍法のほうがスタ数比率の方が精度が高くなった．この結果は本研究で事前精度が高かったと予想される．にハッシュタグのクラスタリングを必要とした理由であるハッ#giants と #図書館総合展 については，いずれも近傍法で高シュタグとイベントの多対一の関係性が現れた結果と言える．

い再現率を示しているものの， #precure と比べると劣る結果精度と再現率を示す実験においては，あるイベントに関係ないとなった．2 つのハッシュタグについて共通する失敗例としてツイート集合に対して対象ハッシュタグを含むハッシュタグク

は，ユーザ文書が極端に短かった場合に特徴を上手く抽出できラスタを推薦することがほぼ無く，イベントに関連する内容をず関係ないハッシュタグクラスタが推薦されたものがあった．

含むツイート集合に対しても高い確率で正しいハッシュタグを#giants については，試合の観戦中に興奮して叫ぶような文字列推定できていたことから，あるイベントについて検索した時にが投稿された結果「#落ち着こう」，「#とりあえず叫ぼう」など関係ないツイートを取得する確率はかなり低いと言える．

が含まれるハッシュタグクラスタが推薦されたもの，対戦相手

また，現存する SNS のほぼ全てがタグという仕組みを有しのチームについてのハッシュタグが含まれるハッシュタグクラているため，Twitter に限らずそれら全てのサービスに対して本スタが推薦されたもの，クラスタリングに失敗し#giants を含ま手法が適用できるのは本研究の強みである．

ないが読売ジャイアンツに関するハッシュタグが含まれるクラ

一方で，当然全てのイベントに対してハッシュタグが定義さスタが推薦されたものが失敗例として見られた．#図書館総合

れているとは限らない．今回の実験でも対象のハッシュタグは展については，ユーザ文書が極端に長くかつ特徴的な語を多く天下り的に与えたものである．今後は現実で定期的に発生する含むユーザ文書に対して失敗している例が多くあったが，原因イベントに関するハッシュタグや，事前に定義されたハッシュを特定することは出来なかった．

タグが無いようなイベント（特に突発的に発生するものなどはそうである）における関連語を，時間枠ごとに特異値的に現れ#precure#giants#図書館総合展

重心法 近傍法

重心法

近傍法

重心法

近傍法

精度

1.000

0.993

1.000

1.000

1.000

1.000

再現率

0.290

0.816

0.100

0.520

0.143

0.500

F値

0.450

0.896

0.182

0.684

0.250

0.667

表 3 各ハッシュタグにおける精度と再現率た単語として定義することで自動的にイベントに関連する特徴語を取得するような研究が必要と考えられる．

謝辞本研究の一部は，JSPS 科研費（課題番号 25280110, 25540159）および筑波大学図書館情報メディア系プロジェクト研究 (Research

精度と再現率の実験の過程で得られたハッシュタグクラスタの例は表 4 に示した．#giants を含むハッシュタグクラスタにはProjects of Facalty of Library, Information and Media Science) の助成によって行われた．

#baystars が含まれているが，これは訓練データの取得対象とした期間中に読売ジャイアンツと横浜ベイスターズの試合が行われたのが理由として考えられる．
対象ハッシュタグ

対象ハッシュタグを含むハッシュタグクラ
スタ#precure[precure, ドキプリ, nitiasa]#giants[giants, mlbjp, baystars, Giants]#図書館総合展[図書館総合展]

その他の例[高校野球, kokoyakyu, 甲子園]
[とびだせどうぶつの森, どうぶつの森, とび森]

[エイプリルフール, 4 月 1 日, エイプリー
ルフール, エープリルフール, 嘘, 四月馬鹿]
表4

得られたハッシュタグクラスタの例

5. ま と め
本研究では，SNS に投稿されたイベント期間中のテキストを用いて，そのテキストの集合に対してタグを推定することでそのユーザがイベントに参加しているかどうかを推定する手法を提案した．Twitter のツイートデータとハッシュタグで実験を行った結果，クラスタの中身が単独のハッシュタグに近い状
態となる高いクラスタ数比率よりも，ある程度の数のハッシュ文献[1] 伊川洋平 and 村上明子. Twitter におけるイベントモニタリングのためのノイズ除去. In 第 13 回日本データベース学会年次大会,2015.
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