DEIM Forum 2017 D1-4

SVM を用いた感情抽出に基づくフォロイー推薦
秋山 和寛†

熊本忠彦††

灘本 明代†† 甲南大学 知能情報学部 〒 658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1†† 千葉工業大学 情報科学部 〒 275-0016 千葉県習志野市津田沼 2-17-1
E-mail: †s1371002@s.konan-u.ac.jp, ††kumamoto@net.it-chiba.ac.jp, †††nadamoto@konan-u.ac.jp
あらまし Twitter においてユーザがどのような人物をフォローするのかは様々な判断基準があると考えられる．しかしながら，膨大なアカウントの中から自分がフォローしたいと思うユーザを探し出すのは困難である．その為，様々なフォロイー推薦の研究が行われている．フォロイー推薦は大きく分けて，人のネットワークに基づくフォロイー推薦手法とコンテンツの類似性に基づくフォロイー推薦手法がある．これまで我々はコンテンツの類似性に基づくフォロイー推薦に加え，感情も類似しているフォロイー推薦手法を提案してきた．これまでの研究では感情語辞書に基づいたツイートの感情値を決定してきたが，その精度が十分であるとは言い難い．そこで本論文では新たに機械学習によるツイートの感情値の決定を行い，コンテンツが類似しているだけでなくそのコンテンツに対する感情も考慮した
フォロイー推薦手法を提案する．
キーワード

感情抽出，Twitter（ツイッター），SNS，SVM
なく感情の類似性も考慮したフォロイー候補の推薦手法を提案

1. は じ め にしている [3]．これまでの提案手法では，ツイートの感情抽出

マイクロブログを代表する Twitter の機能の一つにフォローに我々の作成した感情語辞書を用いている．具体的には，我々機能がある．ユーザがどのような人物をフォローするのかには，の提案する Twitter 感情抽出用の 8 次元の感情軸 [4] からなる

現実での友人や知人, 共通の趣味を持つユーザ，情報収集，好感情語辞書を用いて，ツイート文中の単語ごとの感情値の和にきな有名人など様々な判断基準があると思われる．しかしながよりツイートの感情値を決定している．そして，その感情値を（注 1），日本国内だけでも 4000

用いてユーザ同士の感情の類似度を比較し，推薦対象のフォロを超える Twitter 月間アクティブユーザが存在してイーを決定している．しかしながら，実験より感情値計算の精ら，現在世界では 3 億 1000 万人
万人

（注 2）

おり，この膨大な数のユーザの中から自分がフォローしたいと度が十分であるとは言い難い事が判明した．

思うユーザを探し出すのは困難であるといえる．そこでこの

そこで，本論文では感情の分類にサポートベクターマシン

問題を解決するために様々なフォロイー推薦の研究が行われて(SVM) を用い，分類した各ツイートの感情からユーザ同士のいる．例えば，Jilin ら [1] は，ソーシャルネットワークサイト

話題ごとの感情の類似度を求め，フォロイー候補ユーザの推薦でツイートから抽出した興味とフォロー関係に基づいてフォロを行う．

イー候補を推薦するシステムを提案している．桑原ら [2] は投図 1. と以下に，SVM を用いたツイートの感情抽出に基づ

稿者のメッセージから共通の話題に対して同じような感情を持くフォロイー推薦の手順を示す．尚，本論文では，フォロイー

つ投稿者の推薦を行っている．フォロイー推薦は大きく分けるを推薦されるユーザを「閲覧ユーザ」と呼び，フォロイー推薦と，ユーザ同士のフォロイー・フォロワー関係を考慮したネッの対象となるユーザは閲覧ユーザのフォロイーのフォロイーかトワークに基づく推薦手法とユーザ同士のツイートした話題のつ閲覧ユーザのフォロイーでないユーザを対象とする．フォロ

類似性を考慮したコンテンツの類似性に基づく推薦手法の 2 つイーのフォロイーを本論文では「ﬀ ユーザ」と呼ぶ．

に分類される．後者において，あるユーザ A が オリンピック（1）

閲覧ユーザと ﬀ ユーザのツイートの収集．

楽しみ！ ，別のユーザ B が オリンピックなんて金の無駄 と

過去 200 件のツイートを対象とし，閲覧ユーザと ﬀ ユーザのツつぶやいている場合，どちらもオリンピックの話題についてつイートを収集する．

ぶやいているのでユーザ A にユーザ B が推薦される．しかし（2）ながら，オリンピックに肯定的なユーザ A に対して，否定的な閲覧ユーザと各推薦候補ユーザのツイートを併せてクラスタリ

ユーザ B を推薦するのは適切であるとは言い難い．これは話題ングを行う．そして，各クラスタの両者のツイート数の比率との類似性のみに着目しており，個々のユーザが話題に対しどの凝集性を考慮して両者に共通の話題を抽出する．

ような感情を抱いているかは考慮していないためと考えられる．
これまで我々はユーザ同士のツイートの話題の類似性だけで（3）

閲覧ユーザと ﬀ ユーザの話題の類似性の抽出類似した話題の感情の比較

抽出した各話題に対する両者の感情を求めるため，それぞれの話題に属するツイートを機械学習により，感情ごとに分類する．

（注 1）：https://about.twitter.com/ja/company（注 2）：https://twitter.com/TwitterJP/status/793649186935742465

本研究では機械学習に SVM を用いる．その後，各クラスタ内の両者の感情の割合から両者の感情の類似度を求め，類似度が2. 1 ネットワークに基づく推薦手法
ネットワークに基づく推薦手法ではユーザ同士のフォロイー・
フォロワー関係に基づいてフォロイー候補が推薦される．北村ら [5] はリプライ等のユーザ間関与に基づく 2-hop ユーザ推薦モデルを提案している．Scott ら [6] はフォロー関係から友人を推薦する手法を提案している．これらの研究ではフォロイー・
フォロワー関係を考慮してフォロイー候補を推薦しているため，
趣味や興味についてツイートしていないユーザでも，フォロ
イー・フォロワーの関係から興味のあるユーザを推薦することが可能となっている．しかし，閲覧ユーザとフォロイー・フォ
ロワーのフォロー傾向が異なる場合，興味のないユーザが推薦されてしまうということもありえる．これに対し本研究では閲
覧ユーザの投稿した話題と類似しているユーザを推薦しているため，興味のあるユーザを推薦することができる．

2. 2 コンテンツの類似性に基づく推薦手法
大村ら [7] は，ツイートやプロフィールの内容から被推薦ユー
ザが興味を示している語を抽出し，その語についてつぶやいた
ユーザを推薦候補としている．黒柳ら [8] は共通の著名人をフォローしているということは，その著名人のファン，若しくは何かしらの興味，関心がある可能性が高いと考え，著名人を共通にフォローしているユーザをフォロー候補として提示している．
これらの研究では閲覧ユーザと似た興味，関心を持つユーザをフォロイー候補として推薦しているが，興味、関心の対象に対しての感情まで同じであるとは限らないため不適切なユーザを推薦する可能性がある．これに対し，本研究では話題に対する感情の類似性も考慮している点が異なる．

2. 3 SVM による感情抽出手法
図1

フロー図

全推薦候補ユーザの類似度の平均未満である推薦候補ユーザを決定する．
以上の結果より，共通の話題が多く，それぞれの話題に対する感情が似ている推薦候補ユーザをフォロイー候補として推薦する．
以下，2. 章では関連研究について述べ，提案手法と従来手法の違いとその立ち位置を示す．3. 章ではこれまでの提案手法である話題の類似性の抽出手法について述べ，4. 章では SVM による感情抽出を用いた提案手法について述べ，5. 章では実験により提案手法の有用性を測る．最後に 6. 章では本論文のまとめと今後の課題について述べる．

2. 関 連 研 究
Twitter をはじめとしたソーシャルネットワーキングサービ
ス（SNS）の普及に伴い，フォロイー推薦に関する研究が数多く行われている．また，SVM を用いてテキストから感情を抽出する研究も行われている．フォロイー推薦手法は大きく分けて，ネットワークに基づく推薦手法とコンテンツの類似性に基づく推薦手法の 2 つに分類される．以下で 2 種類の手法及びSVM による感情抽出について説明する．

高次元の特徴量を効率よく扱うことができる SVM は，特徴
量が多くなる傾向にあるテキストの分類に適していると言える．
江村ら [9] は，感情語を含まないテキストから感情を抽出するための手法として文末に存在する顔文字が感情を表すという仮定に基づき，SVM を用いて学習、感情モデルを構築し，書き手の感情を抽出する手法を提案している．江村らの研究は学習に使用しているのが文ではなく顔文字という点が本研究と異なる．岡村ら [10] は，ソーシャルブックマークサービスのタグを用いて教師データを収集し，SVM で印象の分類機を構築し，それを用いて Web ページの URL が含まれるツイートの印象を推定しているが，分類を娯楽目的のポジティブ，娯楽目的でないポジティブ，ネガティブの三種類としている点が本研究とは異なる．

3. 話題の類似性の抽出手法
3. 1 話題の類似性
話題の類似性の決定手法はこれまで我々が提案してきた手法を用いる．本章ではこれまで我々の提案した話題の類似性の決定手法の概要を述べる．

3. 2 共通の話題の抽出
話題の類似性の決定手法では，初めに閲覧ユーザと推薦候補
ユーザに対する共通の話題を抽出する．処理の流れは以下の通りである．まず閲覧ユーザと推薦候補ユーザのツイートを 200

件ずつ収集し，計 400 件のツイートを取得する．次に，共通

表 1 ツイートの感情値の算出例の話題を抽出するために，取得したツイートに対しクラスタリ

ツイート「梅雨はジメジメして嫌い」

ングを行う．この際，クラスタリング手法には短文のクラスタ
リングに優れているといわれる [11]Repeated Bisection 法 [12]を用いる．このとき，ツイートの名詞のみを対象としてクラス

感情語

喜・好 安

昂

哀

怖

怒・厭

驚

恥

0

梅雨

0.14

0

0.248

0

0

0.09

0

ジメジメ

0.276

0

0

0

0

1.29

0

0

嫌い

0

0

0

0

0

1

0

0

合計

0.416

0

0.248

0

0

2.38

0

0

タリングを行う．また，クラスタリングツールには RepeatedBisection 法が実装されたツールである bayon [13] を用いる．
クラスタリングを行うと，それぞれのクラスタには話題を示す
名詞が複数存在しうるが，本研究ではクラスタの中心ベクトル

4. SVM を用いた感情の類似性の抽出手法に最も近い名詞をそのクラスタの話題とする．なお，クラスタの分割数については我々の予備実験の結果より 10 クラスタとする．また，共通の話題を抽出するに際し，以下の 2 つの点を
考慮する．

•

本研究では，話題毎に感情が類似している ﬀ ユーザをフォロ
イーとして推薦する．つまりは，共通話題クラスタを構成する
ツイートの感情が類似している ﬀ ユーザがフォロイーの推薦対象となる．これまでの我々の提案手法では，ツイートの感情

話題の非共通度あるクラスタ内に閲覧ユーザと推薦候補ユーザのツイートが混在している場合，そのクラスタは両者にとっての共通の話題となる可能性がある．しかしながら，一口に混在していると言っても，どちらかのツイートがそのクラスタ内の大半を占めているような場合もあれば，そうでない場合も考えられる．この場
合，共通の話題として相応しいのは後者であると考えられるため，以下の式を用い，i 番目のクラスタにおける両者のツイー
ト数の比率 Ri を求め，その値が閾値 TR 以下であるクラスタの話題を両者にとって共通の話題とする．

抽出に我々の作成した感情語辞書を用いて，ツイート文中の単語ごとの感情値の和によりユーザ同士の感情の類似度の比較を行っていた．ツイートの感情値の算出例を表 1 に示す．しかしながら，実験より感情値の算出精度が十分であるとは言い難い．そこで，本論文では感情の分類に機械学習を用い，分類した各ツイートの感情からユーザ同士の話題ごとの類似度を求め，フォロイー候補ユーザの推薦を行う．機械学習には SVM のライブラリである LIBSVM [14] を用い，カーネルは RBF カーネ
ルを用いる．尚，SVM による感情の分類の際には感情軸は中村明の感情語辞書 [15] に基づいた 10 軸の感情軸「喜」，「好」，|Xi − Yi |Ri =|Xi | + |Yi |

「哀」，
「怒」，
「厭」，
「安」，
「恥」，
「怖」，
「昂」，
「驚」を対象とし，

ここで，|Xi | は i 番目のクラスタに属するユーザ X のツイート

情軸「喜・好」，「哀」，「怒・厭」，
「安」，
「恥」，
「怖」，
「昂」，
「驚」

数を示し，|Yi | は i 番目のクラスタに属するユーザ Y のツイーを対象とする．

類似度算出の際には我々が提案している Twitter 用の 8 軸の感ト数を示す．

•

4. 1 SVM を用いた感情の分類

ツイートの凝集性抽出された共通の話題毎に共通話題クラスタ内の各ツイート

クラスタリングに用いた Repeated Bisection 法はハードクラの感情を SVM を用いて分類する．分類された感情を比較し，スタリングであるため，相互に関連性のない話題を含むツイー両ユーザのその話題に対する感情の類似度を求める．教師デー

トで構成されたクラスタが生じる場合がある．本研究ではこのタとは以下の通りである．

ようなクラスタをガベージクラスタと呼ぶ．ガベージクラスタ

教師データの話題については，たとえ両者のツイート数が同じだとしてもSVM の教師データには，以下我々の行ったアンケートにより共通の話題とは言い難いため，取り除く必要がある．この際，感情毎に分類されたツイートを用いる．具体的には，1 セット

ガベージクラスタ内のツイート同士の話題の関連性が低いといにつき，無作為に抽出した 25 件のツイートに対し，10 人の被う点を利用する．具体的には，i 番目のクラスタ Ci のセントロ

験者による 11 軸 5 段階評価を 58 セット，計 1450 件のツイー

イド ci とそのクラスタに含まれるツイート xi のコサイン類似

トに対し 10 人の被験者による評価を行った．被験者はツイー

度をツイートごとに求め，その平方和をクラスタ Ci の凝集性トを見て，10 軸の感情軸に，感情を持たない軸を表す「そのAi と定義し，その値が閾値 TA 未満のクラスタをガベージクラ

他」を加えた 11 の軸それぞれにどの程度当てはまると感じた

スタとして取り除く．

かを 5 段階で評価した．取得した評価データの内，被験者毎にAi =∑ xi · ci(x∈Ci|xi ||ci |)2以上より，両者のツイートの比率 Ri が閾値 TR 以下であり，かつツイートの凝集性 Ai が閾値 TA 以上であるクラスタを「共通話題クラスタ」と呼び，共通話題クラスタの中心ベクトルに最も近い名詞を共通の話題として扱うことにする．なお，それぞれの閾値は我々の予備実験により，TR = 0.25，TA = 0.60とする．

各軸の評価値を求め，最大，最小の被験者のデータを削除し 8
名の実験結果を教師データとして用いる．ツイートの感情を決定するにあたり，各ツイートに対し以下の処理を行う．
（1）

評価値の二値化

評価データ内で評価値が 3 以下のものは 0 に置き換え，4 以上のものは 1 に置き換える．
（2）

ツイートの感情の決定

各感情軸毎に 8 名の被験者の評価値の和を求め，ある軸の和が他の軸の和に対し 2 倍以上大きければ，その軸をそのツイート

合の類似度 DSab とする．この感情の割合の類似度 DSab が全の感情とする．ただし，我々のこれまでの研究 [16] から，「安」

推薦候補ユーザの類似度の平均未満であるとき，推薦候補ユーと「昂」の感情軸は単独で存在することがなく，他の感情軸をザを閲覧ユーザに推薦する．

補助する役割があることが判明している．このことから，「安」「昂」の 2 軸に関しては，他の軸よりも評価値の和が大きけれ

5. 実

験

提案手法の有用性を測るために，評価実験を行った．実験は，ば該当ツイートの感情とする．
素性

7 名の被験者に自身の ﬀ ユーザ 200 名それぞれのツイートを見素性は，全教師データに形態素解析を行い，得られた名詞・動てもらい，実際にフォローしたいと被験者が評価した ﬀ ユーザ

詞・形容詞全てを対象とし，各々の単語がツイート内に含まれを正解データとし，適合率，再現率，F 値を求める．

ている（1）か否か（0）とする．また，各データのクラスは 10

7 人のユーザの特徴は以下の通りである．

軸の感情を 1-10 の数字に置き換えたものを使用する．

•

教師データとなるツイートと感情分類の例を表 2，表 3 に

ユーザ 1

ツイート内容は日常生活に関するものやフォロイーへのリプライが多く，フォロイーは現実世界での友人・知人が多い．

示す．

•

性能評価及び考察

ユーザ 2

SVM の精度を調べるために性能評価を行った．評価には交差検ツイート内容は日常生活に関するものが多く，フォロイーは現定を用い，分割数は 10 とし，パラメータは c = 2.0，g = 0.0315

実世界での友人・知人及び情報収集のためのユーザが多い．

とする．また，新規にアンケートを行い得られた未知のデータ

•

ユーザ 3

に対する分類も行った．

ツイート内容は趣味のゲームに関するものが多く，フォロイー

性能評価の結果を表 4 に示す．

もそのゲームに関するユーザで占められている．

表 4 より，交差検定の精度は 61.8%と低い値となっているが，

•

ユーザ 4

これは教師データの量がまだまだ少ないためであると考えられツイート内容は日常生活に関するものが多く，フォロイーは現

る．未知データの分類の精度が同様に低い値であるのも同様の

実世界での友人・知人が多い．

•

理由によるものだと考えられる．

ユーザ 5

4. 2 感情の類似に基づく推薦候補の決定

ツイート内容は日常生活に関するものやフォロイーへのリプラ

クラスタリングによる共通の話題の抽出及び，SVM によるイが多く、フォロイーは現実世界での友人・知人が多い．

感情分類の結果，話題が類似し，かつ感情が類似しているユー

•

ユーザ 6

ザを推薦候補として閲覧ユーザに提示する．感情の類似度の算

ツイート内容は日常生活に関するものが多く，フォロイーは現

出には共通話題クラスタ内の両者の各感情の割合を用いる．各

実世界での友人・知人及び情報収集のためのユーザが多い．

共通話題クラスタ i における両ユーザの感情の割合に基づく類

•

ユーザ 7

似度の計算には，2 つの確率分布間の距離尺度を測ることがでツイート内容は趣味のゲームに関するもので占められており，

きる JS ダイバージェンス（Jensen-Shannon divergence）[17]

フォロイーはそれとは別の趣味であるスポーツに関するユーザを用いる．

で占められている．

JSi =

1
1
KL(P ||M ) + KL(Q||M )2
2

KL(P ||Q) =8∑

5. 1 結果と考察
実験結果を表 5 に示すとともに，実験結果に対する考察を行う．表 5 より，ユーザ 1-6 に対しては，全般的に適合率が低く

P (i) log(2)

i=1

P (i)
Q(i)

1
M = (P (i) + Q(i))
2
ここで，P (i) は共通話題クラスタ i 内における閲覧ユーザの8 軸の感情それぞれの割合を表し，Q(i) は推薦候補ユーザの 8
軸の感情それぞれの割合を表している．上記の式より，両ユー
ザのある共通話題クラスタ i の感情の割合の類似度 JSi を求める．次に以下の式を用いて，閲覧ユーザ a と ﬀ ユーザ b の感情の類似度を求める．

なっているが，これは 4. 1 章で述べた SVM の分類精度が低いという理由に加え，現在 SVM での分類時にはどれか 1 種類の感情に分類を行っているため，複数の感情を併せ持っているツ
イートや，挨拶などの感情を持たないツイートの分類を上手く行えていないということが考えられる．この問題については，
学習データに感情を持たない軸を加える，感情分類の際に各感情の推定確率を求め，各感情の値からそのツイートが単一の感情を持つのか，複数の感情を持つのかを判定するというような方法で解決を図る．推定確率の例を表 6 に示す．
ユーザ 1，5 の値が特に低くなっているのは，両ユーザが様々

DSab =

k
∑

JSi

i=1

なタイプのユーザと交流しており，ツイートの内容に話題の偏りが少なく，結果として個々のユーザそれぞれとの類似度が低くなっているためだと考えられる．このように ，日常的なコ

ここで k は共通話題クラスタの数とする．各共通話題クラスタ
に対する感情の割合の類似度を求め，その和を両者の感情の割

ミュニケーションを Twitter の主な利用目的としているユーザに対しては共通の話題が抽出しづらく，ひいては感情を算出す

表 2 教師データの例
感情軸

ツイート

喜

一緒に面接した人がここはこうしたほうがいいってアドバイスくれて嬉しい

哀

対抗戦参加はしてるけど戦力になれなくてすごく悲しい好最近気がついたんだけど、私ストライプがけっこう好きみたい厭

自分を大切にできない奴は、大嫌いだよ安

大阪に帰ってきて一週間たったけど、実家って安心するね恥

この間買ったサンダルが歩く度にキュッキュッいってる。ちょっと恥ずかしいな。

怒まじ洒落ならんわ腹立つー。 どない騒いどんねんカス

怖夜一人でふらふらするのやめよ。ちょっと怖い昂

明日一限体育！
！しかもバスケできる！
！
！興奮しすぎて寝れないぞ！
！

驚

衝撃的すぎる事実を聞かされてどー反応していいかわからへん
表 3 SVM による感情分類の例
ツイート

分類された感情

13 年前の仲間たちが、やがてそれぞれの社会で花ひらいていくその美しさや希望。そんなのを感じていられるだけで、しあわせである。

喜

何かー…俺…めっちゃ馬鹿だから後味悪く感じちゃって…やっぱ幸せなエンドを期待してたから…何というか…

哀

きっと誰より君を想ってるのは今日も明日も僕だから

好そして改めて勉強嫌いだなあと思った。よくテスト期間マジメに勉強したな、びっくり。

厭

今日はゆっくり……ゆっくりするんだ……おお心の平穏……

安

ド素人ということを抜いて考えたとしても基礎の基礎からやらかしてて恥ずかしいです……

恥

残業だっつってんだからなんか買っておいてくれればいいのに怒

ピアスはよ開けよ。痛いかな。こわ。あー怖い

怖ＢＢやるのになんでこんなどきどきしてんの俺？

昂

芹那ってザワ出身だったっけってふと思ってヤフーで検索してみたら、カルーセルまきも北海道出身だって事がわかってビックリ！

驚

表4

られる．

評価結果

評価手法

精度

推薦が上手く行われた例としては，サッカーが好きな閲覧10 交差検定

0.618

ユーザに，サッカーに関するツイートをしており，閲覧ユーザ

未知データの分類 0.469
表5が気が合うと感じるユーザを推薦したというものが挙げられる．
推薦が上手く行われなかった例としては，声優に興味のない閲

実験結果

覧ユーザに声優のアカウントを推薦したというものが挙げられ

被験者

適合率

再現率

F値

ユーザ 1

0.072

0.450

0.125

る．これは，閲覧ユーザのフォロイーに声優が好きで声優のア

ユーザ 2

0.106

0.667

0.183

カウントをフォローしているユーザがいたため，推薦候補ユー

ユーザ 3

0.129

0.653

0.215

ザである ﬀ ユーザの中に声優のアカウントが存在しており，”

ユーザ 4

0.102

0.778

0.180

予約” という語が閲覧ユーザと声優のアカウントどちらにも共

ユーザ 5

0.071

0.435

0.122

通して出現していたため，共通話題クラスタが抽出されたから

ユーザ 6

0.103

0.400

0.164

ユーザ 7

であると考えられる．また，このようなことが起こった理由と

-

-

-

しては，現在推薦候補ユーザは閲覧ユーザの ﬀ ユーザの中からランダムに取得している．そのため，閲覧ユーザが友人・知人

ることも難しくなっている．故に，コミュニケーションを重視

といった理由でフォローしているフォロイーがツイート内容にしているユーザに対しては話題の類似性に基づいた推薦ではな

興味があるからという理由でフォローしているユーザも推薦候

く，ユーザ間のネットワーク関係に基づいた推薦が適している

補ユーザとなり得るためだと考えられる．この問題に対しては，と考えられる．

推薦候補ユーザを取得する際に，閲覧ユーザとフォロイーの関ユーザ 7 については，本人がつぶやいている内容と推薦候係性及び，フォロイーと ﬀ ユーザの関係性を考慮することで，補ユーザのつぶやいている内容が全く異なっており，共通の話

推薦候補ユーザの中に閲覧ユーザとの関係性が薄いユーザが混題が抽出されなかったため，類似度の算出をすることができな

ざるのを抑制できるのではないかと考えられる．

かった．このような閲覧ユーザに対しては，閲覧ユーザがどの以上の結果をまとめると，提案手法では十分な精度を得るこような内容のツイートをしているかだけではなく，その閲覧とはできなかった．また，他者とのコミュニケーションのためユーザのフォロイーがどのような傾向のユーザで構成されていに Twitter を利用しているようなユーザに対しては話題や感情るのかなどといったことも予め考慮しておく必要があると考えの類似性ではなく，ユーザ同士のつながりを考慮した推薦が効

```
```
クラスラベル``````
分類されたクラス`

表6 推定確率

1

2

3

4

6

7

8

9

10

4

0.053 0.153

0.174

0.235

0.058

0.025 0.217 0.029 0.095

10

0.067 0.114

0.114

0.196

0.124

0.015 0.015 0.024 0.103 0.227

0.155

3

0.119 0.118 0.247

0.128

0.122

0.022 0.070 0.020 0.101

0.052

5

0.112 0.080

0.157

0.073

0.325 0.007 0.009 0.022 0.163

0.053

5

0.046 0.025

0.065

0.022

0.460 0.020 0.012 0.014 0.048

0.290

果的であるといえる．

6. まとめと今後の課題
本論文では，SVM を用いたフォロイー推薦手法の提案を行い，その有用性を測った．結果として，推薦の精度は良いとは言えなかった．また，複数のユーザとコミュニケーションをとっているようなユーザに対しては特に効果が薄いということが判明した．
今後の課題として，SVM の精度の向上，感情の分類に用いる感情軸に感情を持たない軸である「その他」の追加及び，推薦の際にユーザ毎の Twitter の利用傾向などを考慮していき
たい．

謝

5

辞

本論文の一部は JSPS 科研費 26330347，16K07973 及び，私学助成金（大学間連携研究補助金）の助成によるものである．
ここに記して謹んで感謝の意を表する．
文

献[1] C. Jilin, G. Werner, D. Casey, M. Michael and G. Ido,
“Make New Friends, but Keep the Old: Recommending
People on Social Networking Sites”, Proceedings of the
SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp.201–210, 2009.
[2] 桑原雄，稲垣陽一，草野奉章，中島伸介，張建偉，“マイクロブ
ログを対象としたユーザ特性分析に基づく類似ユーザの発見および推薦方式”，情報処理学会研究報告（データベースシステム研究会），Vol.149, No. 18, pp. 2B-2, 2009.
[3] 山本湧輝，熊本忠彦，灘本明代，“話題と感情の可視化に基づくフォロイー推薦”，第 8 回 Web とデータベースに関するフォー
ラム論文集（WebDB 2015），pp.174–181，2015．
[4] Yuki Yamamoto, Tadahiko Kumamoto, Akiyo Naadmoto,Role of Emoticons for Multidimensional Sentiment Analysis of Twitter , International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services(iiWAS2014), pp.107-115, 2014.
[5] 北村太一，小川祐樹，諏訪博彦，太田敏澄，“コミュニケーションに着目した Twitter フォローユーザ推薦”，人工知能学会全国大会論文集 (CD-ROM)，Vol. 26，2012．
[6] Scott A. Golder, Sarita Yardi, Alice Marwick, and DanahBoyd, “A structural Approach to Contact Recommendations in Online Social Networks”, Proceedings of Workshop
on Search in Social Media at ACM SIGIR Conference on
Information Retrieval, 2009.
[7] 大村涼，赤石美奈，佐藤健，“語彙構造を用いた Twitter ユーザ
推薦手法の提案”，全国大会講演論文集 2013(1)，pp.609–611，
2013．
[8] 黒柳智士，山田泰宏，鈴木浩，服部哲，速水治夫，“著名人情報に基づいた Twitter フォローユーザ推薦システム”，研究報告グループウェアとネットワークサービス（GN） 2013-GN-86(25)，
pp.1–4，2013．

[9] 江村恒一，安木慎，宮崎誠也，久保山哲二，青木輝勝，安田浩，“SVM を用いたモブログテキストからの感情抽出”，電子情報通信学会技術研究報告. KBSE, 知能ソフトウェア工学 106(473)，
pp.61–66，2007．
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