DEIM Forum 2014 P1-4

対象トピックとの関連度の高いブロガーコミュニティ判定方式の実験的評価
寺田有佑†

朝永聖也††

小倉中本 レン†††僚†

中島張建偉††††伸介†

稲垣陽一†††† 京都産業大学コンピュータ理工学部 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 京都産業大学大学院 先端情報学研究科 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山††† 株式会社きざしカンパニー 〒 103–0015 東京都中央区日本橋箱崎町 20-14 日本橋巴ビル 6F†††† 筑波技術大学 産業技術学部 〒 305–8520 茨城県つくば市天久保 4–3–15
E-mail: †{g1144821,g1044228,nakajima}@cse.kyoto-su.ac.jp, ††i1358068@cc.kyoto-su.ac.jp,†††{inagaki,reyn}@kizasi.jp, ††††zhangjw@a.tsukuba-tech.ac.jp
あらましあるトピックの関連情報をブログから取得しようとする場合，対象トピックとの関連度の高いブロガーコミュニティを判定することで，そのトピックに興味・関心を持つコミュニティを判定することができ，効率よく関連するブログ記事を見つけることが可能となる．したがって，本研究では対象トピックとの関連度の高いブロガーコミュニティ判定方式の開発を行う．これまで著者らの先行研究において，コミュニティ内のブロガー発言割合や，対象トピックの共起語集合とブロガーコミュニティの関連語辞書との類似度を分析することに基づく手法を提案してきた．
本稿では，これらの手法に対して詳細な実験を行うことで，各手法の有効性を検証する．
キーワード

ブログマイニング，ブロガーコミュニティ判定，トピック推定

1. は じ め にあるトピックへの関心度の高いブロガーコミュニティを判定する手法は，我々が取り組んでいる流行語候補の早期発見手法

近年，ブログサービスが普及し，一般ユーザでも手軽に自分に役立つだけでなく，例えば，あるトピックの関連情報をブロの意見をインターネットを通じて公開することが可能となった．

グから取得しようとする場合，そのトピックとの関連度の高いCGM と呼ばれる，このようなユーザ発信型コンテンツは，世ブロガーコミュニティを判定することで，効率よく関連するブ論を強く反映したものであり，これらを分析することで，ユーログ記事を見つけることが可能となる．また，あるトピックにザの生の声を把握することも可能である．実際に自社製品に対関して関心が高いブロガーコミュニティを把握することができするユーザの反応を調査する目的で，多くの企業がブログを対れば，どのようなコミュニティに商品を訴求すればよいかとい象とした評判分析を行っている．

うことにも応用することができる．以上を踏まえ，本稿では，我々もこれまでに，ブログ分析に基づき流行語の候補語の早期発見を目指した研究に取り組んでいる [1], [2]．これらの研究

これまで提案してきた手法に対して詳細な実験を行うことによって，各手法の有効性を検証する．

では，対象トピックとの関連度の高いブロガーコミュニティの以下，２章にて関連研究について述べる．３章にてブロガー判定を精度良く行う必要があり，「あるコミュニティ総人数に対コミュニティの特定方法について述べる．４章にて対象トピッする，そのコミュニティ内での発言ブロガー数の割合を分析す

クへの興味・関心の強いブロガーコミュニティの判定方式につる手法」により，関連度の高いブロガーコミュニティの判定をいて述べる．5 章では評価実験について述べる．最後に 6 章で，行っていた．すなわち，コミュニティ内の多くのブロガーがそのまとめと今後の課題について述べる．

対象トピックについて言及しているのであれば，このブロガーコミュニティは対象トピックへの関心度が高いと判定するものである．しかし，この手法では，コミュニティに所属するブロガー人数の増減や，対象トピックが世間で話題になる前後にお2. 関 連 研 究
ブログ等の分析に基づくコミュニティ判定に関する関連研究として以下が挙げられる．

いて判定結果が大きく変化してしまうという問題があった．そ横山ら [4] は，潜在的ディリクレ文法を用いて投稿記事のトこで我々は，新たに「対象トピックの共起語集合とブロガーコピック推定を行い，正確な情報伝播をとらえたネットワークをミュニティの関連語辞書との類似度を分析することに基づく手抽出する枠組みを提案している．松永ら [5] は，ブログ記事か法」を提案し，「あるコミュニティ総人数に対する，そのコミュら「興味の対象」を示すキーワードを抽出し、クラスタリンニティ内での発言ブロガー数の割合を分析する手法」よりも良グによりブロガーコミュニティを抽出している．谷口ら [6] は，好な結果を得られる事を確認した [3]．

PageRank と Betweenness Clustering によりコミュニティの抽出と分析を行っている．内田ら [7] は，Trackback を辿るこ

共起条件の数は，カテゴリごとに大きく異なるが，商用ブログとで Weblog 記事のネットワークを取得し，クラスタリングにやスパムブログの多い「温泉」カテゴリのケースでは，50 個のより各記事の本文の特徴語を抽出する手法を行なっている．大共起条件を設定している．

塚ら [8] は，HITS アルゴリズムでは抽出しにくいページをオー

3. 2 ブロガー興味度スコアに基づくコミュニティの特定ソリティ，ハブに加え，中間ノードを導入した 3 階層以上の多興味度スコアの算出方法を説明する．基本的な考え方として階層のリンク構造を持つウェブコミュニティ抽出法を提案しては，対象となる潜在的ブロガーコミュニティに関連するキーワーいる．

ドを含んだ記事の投稿数に基いて算出する．なお，各ブロガー以上の通り，コミュニティの抽出や，コミュニティの分析には潜在的ブロガーコミュニティごとに異なる複数の興味度スコ関する研究は行われているが，コミュニティの抽出と分析に基アを有する．つまり，あるブロガーが「経済」と「政治」に関すづく対象トピックに対するコミュニティの関連度を算出する研る潜在的ブロガーコミュニティに属する場合，このブロガーは究は行われていない．

「経済」に対する興味度スコアと「政治」に関する興味度スコ

3. 潜在的ブロガーコミュニティの特定本研究で扱うブロガーコミュニティは，ブロガーの意識にかアを別々に有することになる．ここで，対象コミュニティgi に対する，あるブログ記事 ek の関連度スコアを relevancegi (ek )とすると，以下のように表すことができる．

かわらず，同じトピックについて興味や関心を持つブロガー集合のことを指す．したがって，SNS 等でユーザが明示的に登録するようなコミュニティとは異なり，潜在的なブロガーコミュ

relevancegi (ek ) =n∑

αij · βji · γij(1)j=1

ニティを特定する必要がある．また，今回用いる手法では，対象トピックの共起語集合とブロガーコミュニティの関連語辞書

ただし，n はこの潜在的ブロガーコミュニティgi の共起語との比較から関連の深さを調べるため，コミュニティ内のブロ数であり，今回は n = 400 である．αij は潜在的ブロガーコガーが記事に書かれたキーワードを重要視し，ブロガー同士ミュニティgi の共起度順位 j 番目の共起語 ωij の重みであり，の面識等は考慮しない．よって，過去に投稿したブログ記事のαij = (n − j + 1)/n で表される．これは，各共起語の共起度以履歴から，ブロガー毎の興味度の強さを分析することで，潜在上に，共起度順位の高い語句の重みを大きくするためのもので的ブロガーコミュニティを特定する．なお，このコミュニティある．共起度順位１位の重みは 400/400，2 位の重みは 399/400

特定手法は，著者らが過去に行った技術「ブロガーの熟知度分となり，400 位の重みは 1/400 となる．βij は潜在的ブロガー

析 [9]」に基づいている．以下にこの技術について説明する．

コミュニティgi の j 番目の共起語 ωij の共起度である．そして，

3. 1 潜在的ブロガーコミュニティ名および関連語辞書の作成

γij は順位 j 番目の共起語 ωij が該当記事 ek 内に存在するかど

潜在的なコミュニティ名は，自動抽出と拡充した独自シソー

うかを表現する変数であり，存在する場合 1，存在しない場合ラスに基づき，ブログでよく言及されるトピックを用いて作成

0 の値をとる．

する．作成した各潜在的コミュニティ名との共起度が高い 400

共起度の算出法としては，単純頻度，t スコア，M I スコア，語の語句を抽出する．なお，共起語の選定には自らの生活体験

LogLog スコアなど多くの尺度が提案されている．単純頻度でを表すような語句を優先的に採用し，不適切な語句を排除する

は，常識的なごを抽出するのに対して，特徴的な語を上位におことにより，実体験に即したブログ記事を記述するブロガーをく t スコアや M I スコアでは，納得できるごがなくなる傾向が分類できる精度を上げている．

これまでに行った実験で見られた．そのため，本手法では，そ次に，潜在的ブロガーコミュニティ毎に共起語で構成されたれらの中間の尺度 LogLog スコアを採用している．ブログ記事

関連語辞書を作成する．各潜在的ブロガーコミュニティに対しの相互数を N とし，キーワード x と周辺語 y の出現回数をそて，一定期間内のブログ記事を対象とし，そのコミュニティ名

れぞれ Nx と Ny とする．x と y の共起回数を Nxy とすると，であるキーワードとの共起度が高い 400 語の語句を抽出する．

LogLog スコアの算出式は下記である．

なお，共起語の選定は半自動で行ってる．共起語候補を自動的に抽出した後に，最終的にはすべての辞書に対して人間の目で確認し，共起語として不適切な語句を排除しているため，関連語辞書の選定精度は 100%と考えて良い．
共起語の選定に関しては，自らの生活体験を表すような語句

LogLog score = log

グの多い特定のカテゴリに対して，生活者の実体験を示す語彙(2)

次に，対象潜在的ブロガーコミュニティgi に対するブロガー

b の興味度スコアを knowledgegi (b) とすると，以下のように表すことができる．

を優先的に採用することで，実体験に即したブログ記事を記述するブロガーを分類しやすくしている．具体的には，商用ブロ

Nxy · N· logNxy
Nx · Nyl log(m) ∑relevancegi (ek )··nmmknowledgegi (b) =(3)k=1を増やすために，共起条件を手動で追加した．例えば，「温泉」

ただし，ek はブロガー b が投稿した記事である．m はブロのカテゴリに対して，「温泉＋行った」「温泉＋宿泊した」など

ガー b が対象期間何に投稿した記事数である．l はブロガー b がの共起条件を用いることで，実際に温泉に行ったブロガーが書対象期間内に投稿した記事に出現した共起語数である (l <= n)．

いた記事から実体験に即する語彙を抽出した．手動で設定した

したがって，l/n はブロガー b が使用した共起語の全共起語に対する網羅率である．log(m)/m では，関連性の低い記事を大量に投稿した場合に，そのブロガーの興味度が高くなってしまう問題に対して，記事数の増加の影響を緩和させている．

simpson(T ，C) =|T ∩ C|
min(|T |，|C|)(4)jaccard(T ，C) =|T ∩ C|
|T ∪ C|(5)

最終的に対象となる潜在的ブロガーコミュニティに対する興味度スコアが，設定した閾値を超えれば，その潜在的ブロガーコミュニティはそのブロガーが属するものと判定する．

4. 対象トピックへの興味・関心の強いブロガーコミュニティの判定方式
本方式では，対象トピックの共起語集合とブロガーコミュニ|T ∩ C|√cosSim(T ，C) = √|T |2 |C|2

ティの関連語辞書の重なりに基いて対象トピックと関連の深いブロガーコミュニティを判定する．以下，4.1 節にて，対象ブロガーコミュニティの再構成，4.2 節にて，対象トピックに対∑N
cosSimRank (T ，C) = √∑N(ti · ci )t2i=1 iするブロガーコミュニティの関連度の算出方式について述べる．

4. 1 対象ブロガーコミュニティの再構成

i=1(6)√∑N(7)

c2i=1 i

ここで，T は，クローリングしたブログ全体で，対象トピッ3 章で説明した「ブロガーの熟知度分析 [9]」により作成されクと共起度の高い上位 400 語のキーワードを集めた共起語集合

たブロガーコミュニティは約 13,000 件の小領域グループが存である．C は，ブロガーコミュニティの関連語辞書 400 語を表在するが，各グループのトピックが細かすぎるため，小領域グす．また，ti は T が持つ各キーワード対し，共起度の高い順にループをさらにグループ化することで，中領域グループを形成

400 から 1 まで割り振った順位点であり，ci は C が持つ各キーし，この中領域グループレベルでのブロガーコミュニティ関連ワードに対し，共起度の順位点の合計点が高い順に，400 から語辞書を作成する．なお，どのように小領域グループを中領域1 まで割り振った順位点である．N は比較するキーワード数でグループへ対応を行うのかは，「ブロガの体験熟知度に基づくブあり，今回は 400 である．したがって，これら 4 つの関連度算

ログランキングシステム [9]」で使用した分類を用いる．また，出方法を用いて，対象トピックと関連度の高いブロガーコミュ関連度の算出パターンとして，以下を用いる．

ニティを判定し，どの手法が最も優れているかを調べる．

手法 1 対象トピックの共起語集合と新たに作成した中領域グ
ループのブロガーコミュニティの関連語辞書で関連度を算出する．

5. 対象トピックと関連度の高いコミュニティ判定方式に関する評価実験

手法 2 対象トピックの共起語集合と小領域グループ時点での評価実験として，「対象トピックの共起語集合と新たに作成し共起語辞書との関連度を算出し，中領域グループごとに集計した中領域グループのブロガーコミュニティの関連語辞書で関連た平均値を，その中領域グループレベルでの関連度とする．

度を算出する場合（手法 1）」と，「対象トピックの共起語集合

中領域グループのブロガーコミュニティの関連語辞書の作成と小領域グループ時点での共起語辞書との関連度を算出し，中手法は，対象小領域グループのブロガーコミュニティの関連語領域グループごとに集計した平均値を，その中領域グループレ辞書のキーワードの共起度を求め，各対象小領域グループの共ベルでの関連度とする場合（手法 2）」を用いて，2012.09.01〜

起度の高い順にそれぞれ 400 から 1 まで順位点を付与する．付

2013.06.30 まで流行した 40 語のキーワードに対する関連度の与された順位点を対象中領域毎に合計し，合計された順位点の高いブロガーコミュニティの判定結果 (ランキング) を比較する

高いキーワード上位 400 語をブロガーコミュニティの関連語辞（表 1 参照）．

書とする．

4. 2 対象トピックに対するブロガーコミュニティの関連度の算出方式

なお，実験に用いるブログ記事は，「2012.07.01〜2012.09.30（期間 1）」「2012.09.30〜2012.12.31（期間 2）」「2012.12.31〜2013.04.01(期間 3)」「2013.04.01〜2013.07.02（期間 4）」の約本方式では，対象トピックの共起語集合とブロガーコミュニ３ヶ月毎の各期間に投稿された記事を対象とする．複数の期間ティの関連語辞書の重なりに基いて関連度を算出する．具体的を扱う理由としては，時代の流れに応じて，対象トピックと関には，2 つのキーワード群がどの程度類似しているかを関心度連するブロガーコミュニティも少しずつ変化することや，抽出として算出する．例えば「アベノミクス」トピックの共起語とできる共起語が変わってくることが考えられるため，各期間にして「安倍晋三」や「経済政策」が得られた場合，関連の深いおいて関連カテゴリの変化が見られるかを確認するためである．

ブロガーコミュニティ（中領域グループ）である「政治」や「経5. 1 アンケート調査に基づく理想ランキングの作成済」の関連語辞書内にも「安倍晋三」や「経済政策」といった対象トピックと関連度の高いブロガーコミュニティの理想ラキーワードを含んでいる可能性が高いと考えられるためである．

ンキングを作成するために，被験者 8 人のアンケート調査をなお，本研究の関連度の高さの指標として，simpson 係数行った．アンケートでは，2012.09.01〜2013.06.30 までに流行(4)，jaccard 係数 (5)，コサイン類似度 (6)，共起度順位点重した計 40 語の対象トピックに対して，それぞれ 30 件程度のみ付きコサイン類似度 (7) を使用する．

ブロガーコミュニティを提示し，対象トピックと関連度の高い

表 1 評価実験で用いる対象トピック 40 語指標である．nDCG とは，正規化減損累積利得であり，理想ラ対象トピックンキングの DCG の値を 1 として正規化したときの値である．

仮面ライダーウィザード

また，今回，理想ランキングと手法 1 および手法 2 で得られた映画「天地明察」
ゲーム「バイオハザード６」

iPS 細胞
映画「アウトレイジ」

ブロガーコミュニティに対して，上位から 5,4,3,2,1 と利得スコアを用いて評価を行った．DCG および nDCG の算出式を以下に示す．

映画「ツナグ」
ゲーム「ブレイブリーデフォルト」

DCGp = rel1 +p∑i=2Kindlerelilog2 (i + 1)

(8)

映画「悪の教典」
映画「ヱヴァンゲリオン新劇場版:Ｑ」
ゴールデンボンバー

nDCGp =DCGp
IDCGp

(9)

映画「007 スカイフォール」
アニメ「ソードアート・オンライン」

reli は，ランキング i 番目のアイテムの利得スコアである．

東京ミチテラス

また，p は，ランキングを考慮する件数を示しており，今回のヨイトマケの唄

実験では p = 5 である．なお，IDCGp は，理想的な DCGp

ドラマ「新島八重」の値を示す．すなわち，ランキング上位であれば，高い重みで映画「レ・ミゼラブル」

スコアを加算することができるため，スコアの高いランキング

アニメ「たまこまーけっと」
ドラマ「ビブリア古書堂」
ドラマ「シェアハウスの恋人」
アニメ「琴浦さん」

上位のアイテムを上位にランキングできれば DCG の値は高くなる．
ランキングした際に，同順位であった場合は，その同順位で映画「テッド」あった順位数の平均値をそのブロガーコミュニティの順位とす

桃太郎市

る．ただし，順位数の平均値が 5 未満をとった場合は切り捨て

映画「脳男」

る．これら順位をつける理由としては，同順位をそのまま反映

PM2.5
新ローマ法王映画「プラチナデータ」
キプロス問題すると nDCG の計算が適切にいかないケースが存在するため，nDCG による利得スコアを平等にするためである．
5. 3 各ランキングの評価

桜ミクまん

本研究の関連度の高さの指標として simpson 係数を用いた結赤電

果を A，jaccard 係数を用いた結果を B，コサイン類似度を用い黒田総裁た結果を C，共起度順位点重み付きコサイン類似度を用いた結焼きそば牛丼果を D とし，各 nDCG の結果の一部を表 2〜7 に示す．40 語

菓子博

すべてのトピックで算出した各 nDCG の平均値を表 8 に示す．

映画「図書館戦争」「憲法第 96 条」に関する問題
メガポテト
アベノミクス

表 2〜4 の nDCG の結果より，両手法ともに，期間に依存せず，良好な結果が得られていることが分かる．一方，表 5〜7の nDCG の結果では，良好な結果が得られなかった．良好なドラマ「家族ゲーム」

結果が得られなかった理由としては，対象トピックの共起語がドラマ「ラストシンデレラ」

少ししか抽出できなかった事，対象トピックを話題しているコ

アニメ「はたらく魔王さま！」

ミュニティのサイズが小さかった事，アンケート調査において，理想的なブロガーコミュニティが不明確なトピックであった事と考えられるブロガーコミュニティを 1 位から 5 位まで選出しがあげられる．例えば，「桜ミクまん」トピックでは，表 9 に示てもらう．ここで，被験者 8 人によって選出されたブロガーコ

す共起語しか抽出できなかったため，ブロガーコミュニティのミュニティの順位の平均が高い順に集計し，その上位 5 件を実関連語辞書との関連度を算出する際に，適切ではないブロガー験で使用する理想ランキングとした．

コミュニティが判定された可能性がある．このように，長期に5. 2 実験・評価手法渡って流行したトピックではなく，突発的に流行したトピック

本評価実験で用いる比較評価尺度として，対象トピックと関だと，共起語を適切に集めることが困難なため，本提案手法で連度の高いブロガーコミュニティの理想的なランキング上位 5は良好な結果が得られないと考えられる．

件との DCG 及び nDCG を算出する．DCG は減損累積利得

全トピックの nDCG の平均では，表 8 より，手法 1，手法 2と呼ばれ，順位を含めて正解データのランキングをどれだけ再共に関連度の指標で用いた A，B，C に比べて，D の方が比較現できるのかを評価する．すなわち，単純に理想ランキングに的優れた結果となった．この結果より，対象トピックの共起語含まれるだけではなく，順位も合致している程高く評価できる

辞書，中領域グループの関連語辞書内でのキーワードの有無よりも，辞書内の重み付き順位点を考慮した手法を用いることに表 2 理想ランキングに対する nDCG(映画「007 スカイフォール」)
手法 1
関連度

A

BC

DA

B

D

0.924 0.924 0.924 0.924 0.874 0.874 0.874 0.895

期間 2

0.924 0.924 0.924 0.924 0.852 0.852 0.852 0.895

期間 3

0.924 0.924 0.924

0.919

0.836 0.836 0.836 0.924

期間 4

0.852

0.919

0.887

0.903

0.836 0.836 0.836 0.895

平均0.906

0.923

0.915

0.908

0.850 0.850 0.850 0.902

AB

A

BDA

B

0.884 0.884 0.884 0.884

0.852

0.852

0.8520.884

期間 30.884 0.884 0.884 0.884

0.852

0.852

0.8520.884

期間 40.884 0.884 0.884 0.884 0.852 0.852 0.852 0.852

平均

0.884 0.884 0.884 0.884

手法 1

B

D

桜ミクまん
桜ミクまんが

0.860

ファミマ

famimaミク肉まん
ファミリーマート
桜風味

0.876

初音ミク
桜ミク

理想ランキングに対する nDCG(映画「脳男」)

AC

表 9 「桜ミクまん」トピックの共起語集合の一例

D

期間 2

表4

B

ミクまん
C0.860A

こしあん

0.884 0.884 0.884 0.884 0.884 0.884 0.884 0.8840.860

DnDCG 0.592 0.601 0.599 0.617 0.570 0.569 0.570 0.616

手法 2

C

手法 2

C

複合決済端末サンク

期間 1

関連度

関連度

理想ランキングに対する nDCG(アベノミクス)
手法 1

関連度

理想ランキングに対する nDCG の平均値 (全トピック)
手法 1

C

期間 1

表3

表8

手法 2

手法 2

CDA

BC

D

期間 10.989 0.989 0.989 0.989

0.917

0.917

0.917

0.949

期間 20.989 0.989 0.989 0.989

0.908

0.908

0.908

0.989

期間 30.989 0.989 0.989 0.989 0.980 0.980 0.980

0.968

本論文では，対象トピックとの関連度の高いブロガーコミュ

期間 40.989 0.989 0.989 0.989

0.885

0.885

0.885

0.978

ニティ判定方式として，対象トピックの共起語集合 400 語と，平均0.989 0.989 0.989 0.989

0.923

0.923

0.923

0.971

小領域グループの共起語辞書から作成した中領域グループの関連語辞書 400 の重なりを調査する手法と，対象トピックの共起表 5 理想ランキングに対する nDCG(東京ミチテラス)
手法 1

6. お わ り に語集合 400 語と小領域グループ時点での共起語辞書 400 語との手法 2

関連度

ABCDAB

C

D

期間 1

0.14

0.41

0.205

0.13

0000

期間 2

00.24

0.162

0.205

0.205

0.205

0.205

0.325

期間 30.14

0.162

0.162

0.205

0.205

0.205

0.205

0.325

な実験的評価を行った．今後は，対象トピックによっては適切

期間 400.162

0.14

0.205

0.325

0.325

0.325

0.325に判定できないケースが存在したため，どのようなトピックに

平均

0.07

0.151

0.167

0.138

0.204

0.204

0.2040.244

表6の中領域グループレベルでの関連度とする場合を用いて，詳細対して，関連度の高いブロガーコミュニティ判定が有効である
か，また無効であるのかについて詳細な調査を行う予定である．

理想ランキングに対する nDCG(キプロス問題)
手法 1

関連度を算出し，中領域グループごとに集計した平均値を，そ

手法 2

関連度

A

期間 1

0.528

0.581 0.581

期間 20.528

0.581 0.581 0.581 0.205 0.205 0.205 0.205

期間 30.581 0.581 0.581 0.581

期間 40.581 0.581 0.581 0.581 0.162 0.162 0.162 0.162

助成基金助成金) 基盤研究 (C)(課題番号:#23500140) による．

平均0.555

ここに記して謝意を表します．

BC

0.581 0.581

D0.528

0.568

AB

C

D

0.205 0.205 0.205 0.205
0.150
0.181

0.140
0.178

0.140
0.178

0.205
0.194

7. 謝

辞

本研究の一部は，文部科学省科学研究費助成事業 (学術研究表 7 理想ランキングに対する nDCG(桜ミクまん)
手法 1
関連度

AB

文

手法 2

CDA

BC

D

期間 1

0.162 0.162 0.162

0.14

期間 20.205

0.325 0.090 0.090 0.090

期間 30.325 0.325 0.325 0.325

0.123

0.162

期間 40.325 0.325 0.325 0.325 0.162 0.162 0.162

0.102

平均0.2540.112

0.2050.2540.205

0.254

0.123 0.123 0.123
0.123

0.123

0.279 0.125 0.125 0.125

0.102
0.081

よって，より精度の良い判定ができると考えられる．
本実験では，3ヶ月毎の 4 つを対象期間として実験を行ったが，nDCG の値に違いが出ている通り，各期間にて算出したランキングは異なる結果となった．これは，期間毎にブログ記事の内容も異なるため，これらの記事内容の違いを反映して，対象トピックとの関連度の高いブロガーコミュニティをその時期に応じて算出できる可能性を示した．

献[1] Shinsuke Nakajima, Jianwei Zhang, Yoichi Inagaki andReyn Nakamoto. Early Detection of Buzzwords Based onLarge-scale Time-Series Analysis of Blog Entries, 23rd ACM
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