DEIM Forum 2013

P1-4

目に留まるツイート投稿タイミング推薦手法
村上 雄亮†

小林 亜樹†† 工学院大学工学部 〒 163-8677 東京新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †c509107@ns.kogakuin.ac.jp, ††aki@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし Twitter を広告配信的に利用される際の問題は見逃しである．そこで本研究では, ユーザのツイート閲覧確率を時間帯ごとに推定することで，閲覧可能性の高い時間帯を指し示すことで適切なツイート投稿タイミングを示すことができる手法を提案する．具体的には、ユーザは閲覧, ツイートの二つのアクションをし，各アクションでは一定件数のツイートを閲覧するものとモデル化し，時間帯ごとの期待閲覧密度を求める．この際、直接観測できないユーザタイムライン速度ならびに閲覧密度は，観測可能事象から推定する手法も提案する．推定値より投稿時間帯を推薦することで，目に留まるツイートを実現する．実験的に効果を測定した．
キーワード

Twitter，ツイートタイミング，閲覧密度

Tweet Timing Estimation to Catch a User’s EyeYusuke MURAKAMI† and Aki KOBAYASHI†† Faculty of Engineering, Kogakuin University
Nishishinjuku 1-24-2,shinjuku,Tokyo,163-8677 Japan
E-mail: †c509107@ns.kogakuin.ac.jp, ††aki@cc.kogakuin.ac.jp

1. 背景と目的情報などを抽出し，ユーザに対して再通知を行うシステムを作成している．これらの手法はツイートに含まれる情報から，分Twitter が普及していくにつれ，企業の製品広告や，イベン類をしユーザにツイートを見やすくする，認知させる工夫をし，トの告知などの広告配信的に利用されることが増え，プロモツツイートを閲覧するユーザ側からツイートの見逃しを予防するイートという公式の広告ツイートサービスも開始された．プロ

手法といえる．

モツイートは有料である代わりに，ユーザの目に留まるようなこれらは過去の情報を整理してユーザに提示する手法であり，工夫がされている．具体的には、プロモツイートの投稿時刻に閲覧するユーザがツイートを見逃したくない時に使用するシス関わらず，タイムラインと呼ばれる投稿されたツイートのリステムである．本研究は投稿ユーザがツイートを見てほしい時にトの最新の場所に表示されるようになっている．

使用するものであり，これらの手法とは利用するユーザと目的

しかし，プロモツイートを用いないユーザも広告配信的にツが異なる．

イートを行うことがある．その際問題になるのがツイートの見また田中ら [3] の，ツイッター特有のユーザ関係を考慮し，不逃しである．プロモツイートでない通常のツイートは時系列

快なユーザの発言を一時的に見づらくすることで，タイムライ順に表示されるため，古いツイートはある程度遡って閲覧する

ン閲覧時の不快感を軽減する手法のような研究もあるが，ツしかなく，他のツイートに埋もれ，見逃されてしまう可能性がイートを見づらくする点は，ツイートを見てもらいたい本研究ある．とは正反対の位置づけであるといえる．

そこで本研究では，ツイートを見せたい対象ユーザの時間帯

松尾ら [4] は，ツイッター利用者の興味は，ツイッター上の別の閲覧確率を算出し，閲覧確率が高い時間帯を見逃されにく話題と関係していると仮定し，ツイート内容から興味を抽出し，い投稿タイミングとし，その時間帯を推薦する手法を提案する．

それに合った広告ツイートを配信し閲覧数の最大化を試みるシ

竹村ら [1] は，ツイートの内容から「今見るべき」，「後でよステムを提案した．

い」，「もう見なくてよい」という分類を行い，ユーザに対して広告ツイートを投稿するユーザが利用する点，ツイートを見どのツイートを優先してみるべきかの判定をしている．古賀てほしいという点は本研究と目的が同じであるが，松尾らの手

ら [2] はツイートに含まれる日付表現から，未来のイベントの法が広告ツイートの種類を推薦するのに対し，本手法はツイー

トの投稿タイミングを推薦するという点で異なる．
また，タイミングというキーワードに関しては，林ら [5] が，する．

2. 1. 3 ツ イ ー ト

ユーザが携帯電話でメール機能を利用する際の，状況別使用率

ツイートの種類は以下の３つにわけることができる．のアンケート結果から，情報通知タイミングの考察を行ってい•ツイートる．林らは，「待ち合わせしているとき」のような実際のユーザ•

返信ツイートの行動をもとにタイミングを考察しているのに対し，本研究で•リツイートは Twitter 上のユーザの行動からタイミングを考察している．

2. 提 案 手 法

ツイートは投稿欄に書いた文章をそのまま投稿する通常のツイートである．返信ツイートはあるツイートに対して返信を行うツイートであり，返信先はそのツイートの投稿者になる．リ

広告配信的にツイートを投稿しているユーザは，閲覧側のツイートは他人のツイートをもう一度自分が投稿し直すツイー

ユーザにそのツイートを見逃されてしまうことが問題であり，トである．そのため自身のフォロワーのタイムラインには元の見逃したユーザも欲しい情報を見逃してしまった場合不利益にツイートを投稿したアカウントをフォローしていなくても，そなる．しかし，閲覧側ユーザの行動をあらかじめ知っておくこのツイートが表示される．とは不可能であるが，過去の情報から閲覧側ユーザの行動を数

2. 1. 4 タイムライン

値として表し予測を行うことは可能である．

ツイートは時系列順に並べられ，そのリストはタイムライン

したがって，本手法では閲覧側ユーザの過去の行動履歴から，と呼ばれる．タイムラインは以下の 3 種類がある．

どのタイミングで，どの程度ツイッターを閲覧しているかを数•パブリックタイムライン

値として表し，それをもとに投稿側ユーザに対してツイートを•ユーザタイムライン

投稿するタイミングを推薦する．

•ホームタイムライン

ユーザ固有のツイート閲覧確率を時間帯ごとに推定し、閲覧

ここでツイートの項で記した３つの種類をそれぞれ，ツイー可能性の高い時間帯を指し示すことで適切なツイート投稿タイ

ト T ，返信ツイート M ，リツイート R とする．

ミングを示す法を提案する．本手法ではユーザのモデル化を行

パブリックタイムラインは非公開設定を除く全ユーザの最新２い，ユーザ u の時間帯ごとのアクション密度 f とタイムライン

０件の T ，R で構成される．ユーザタイムラインは，自身の T ，速度 s から，期待ツイート閲覧確率 r を算出し，r の結果から返信ツイート M ，リツイート R で構成される．ホームタイム

目に留まるツイートを投稿するタイミングを推薦する．

ラインは，自身の T ，M ，R の他に，自身がフォローしている

以下に提案手法の大まかな処理の流れを示す．

ユーザの T ，R で構成される．基本的に M は表示されないが，（ 1 ） Twitter ユーザ u のモデル化を行う．

自身に対する M ，フォローしているユーザ間の M のみ表示さ（ 2 ） u のアクション密度 f を推定する．

れる．

（ 3 ） u タイムライン速度 s を推定する．

T ，M ，R はユーザ固有であるためユーザ特性 u を持つ．

（ 4 ） 期待閲覧ツイート確率 r を算出する．

例えばユーザ X とユーザ群 Y が存在し，X が Y をフォロー（ 5 ） r から適切なツイート投稿タイミングを推薦する．

2. 1 Twitter
Twitter は（注 1）140 文字以内の短文を投稿できる情報サービスである. 投稿された短文をツイートといい，大きく分けて以している時，X のユーザタイムライン U t は

U t(X) = T (X) + M (X) + R(X)と表せられ，X のホームタイムライン H t は{下の４つの要素で構成されている．

2. 1. 1 フォロ ー
Twitter は他のアカウントを選択することで，そのアカウン(1)

H t(X) =U t(X) + U t(Y )特定のMを含むとき

U (X) + T (Y ) + R(Y )otherwise(2)

トのツイートを閲覧することができる．この選択をフォローとと表すことができる．

いい，自分の好きなアカウントをフォローすることで，自分の2. 2 TwitterAPIみたいツイートだけを閲覧することができるようになる．逆にTwitter は API を公開しており, タイムラインの取得や更新自身のアカウントをフォローしているアカウントをフォロワー等が可能である．API の種類によっては OAuth 認証が必要でと呼ぶ．当然フォロワーには自身のツイートを閲覧することがあり，利用するためには開発者用のサイトでアプリケーションできる．

登録をし，そのアプリケーションを利用するユーザからアプリ

2. 1. 2 アカウント
大きく分けて，通常アカウントと鍵付きアカウントの２つが存在している．通常アカウントは誰からでもフォローすることができ，ツイートを閲覧することができる．一方鍵付きアカウ
ントをフォローする場合は鍵付きアカウントの認証を必要とケーション連携を許可してもらう必要がある．

2. 3 ユーザのモデル化あるユーザ u が twitter にログインした際に，画面にはホームタイムラインが表示されると仮定する．
ユーザ u が行う操作はタイムラインの閲覧，ツイートを投稿，リツイート，返信ツイート，他のアカウントをフォローす（注 1）：https://twitter.com/る，ツイートをお気に入り登録する等がある．

リツイート，返信ツイートは自身が見たツイートにしかできと表すことができる．

ない，フォローやお気に入りも，ツイートの内容から判断する

c(h) と s(h) から r は式 (6) で表され，c(h) が s(h) より大と仮定すると，これらの操作はタイムラインの閲覧後に行われきい時，ユーザ u はタイムラインに流れる全てのツイートを閲ること考えられる．

覧していることになるため，r(h) は上限値として１をとり，式したがって，ユーザの操作はタイムラインの閲覧とツイート(6) と表せる．

 c(h)投稿の二つに分類することができ，これらをユーザのアクションと呼ぶ．

r(h) =

またユーザはユーザ固有の頻度で Twitter を利用すると考えられる．Twitter を利用する際，行う操作は閲覧かツイート投稿の二つのアクションどちらかである．１時間毎のアクションの回数をアクション密度 f [アクション回数/時間] とし，ある時間 h のアクション密度は f (h) と表される．また時間帯内においては一定間隔でアクションをすると仮定する．さらに f (h)は，閲覧のアクション Fv (h)，ツイートのアクション Ft (h) のs(h) >= c(h) のときs(h) 1(6)

otherwise

この期待閲覧ツイート確率 r(h) の数値の高い時間帯を適切なツイートタイミングとしてユーザに推薦する．また，アクション密度 f ，タイムライン速度 s はモデル化や API の制限より，直接観測することができず，推定を行う必要がある．3. 2，3. 3，

3. 4 で推定の手法について述べる．

3. 各パラメータの推定二つに分けることができる．
ユーザは，閲覧時にその時点のホームタイムラインの最新ツイートを含む，一定の遡り閲覧件数 w[件/回] を遡って読むものとする．閲覧時にデバイス，サービス依存の画面上に表示される件数は読むことが期待される．また，そこからある程度遡る操作は可能であると考えられ，それはその操作を行うユーザが相当数存在することを示唆する．遡り閲覧件数は，閲覧時のユーザの状況によって大きく異なることが予想される．しかし，遡り閲覧件数やその変化状況についての定量的な報告はないた

3. 1 API の制限
図 1 のように第三者が取得できる情報には制限がある．モデル化を行ったアクションに含まれる「閲覧回数」は API を用いて取得することができない．また，タイムライン速度を求める際に必要なホームタイムラインも認証が必要となり，ツイートを見てもらいたいユーザに対して手間をかけさせることは本研究の目的と異なる．そのためこれらの値については推定を行う．

め，本論文では一定件数であるものとしてモデル化する．
したがって，本手法で扱うユーザ u はパラメータとして Fv (h)，Ft (h) の二つのアクションをパラメータとして持つとモデル化する．また閲覧ツイート数 w もパラメータとして持つが，これは一定数として扱っている．

2. 4 期待閲覧ツイート確率 r
期待閲覧ツイート確率 r はホームタイムラインに流れるツイートを，ユーザ u がどの程度閲覧しているかを単位時間ごとに表している．
ユーザが一回のアクションごとに閲覧するツイート数を c と

図 1 API で取得できるもの

し，ユーザはアクション密度 f でアクションすると仮定すると，ある時間 h における c はアクション密度 f と一定閲覧数 w を用いてc(h) = wf (h)3. 2 アクション密度 f の推定
アクション密度 f はユーザ u の１時間当たりのアクションの(3)回数を表したもので，ある時間帯 h におけるユーザ u のアクション密度は f (h)[回/時間] と表すことができる．と表せる．

モデル化でのアクションは二種類あるが，実際には API で提さ ら に ，h 時 に お け る ホ ー ム タ イ ム ラ イ ン 上 に 流 れ る

供されているのはツイートを取得することのみであり，Twitterツ イ ー ト 数 を １ 時 間 当 た り で 計 算 し ，タ イ ム ラ イ ン 速 度を閲覧したという情報は取得することができない．そのためアs(h) ツイート件数/時間 と表す．

クション密度は推定する必要がある．本手法で行ったモデル化

ここで c(h)，s(h) の例を挙げると，ユーザ u が過去一週間

では，図の通り，ツイートを投稿するアクションの際にもタイで 12 時台に合計 10 件のツイートをし，w = 20 であるとき，ムラインを閲覧していることになるため，ツイートを投稿する

c(h) はアクションからアクション密度を推定する．

c(12) = 20 ∗ 10(4)となり，ユーザ u の 12 時台のホームタイムラインに 100 件のツイートが流れていたとすると，s(h) はs(12) = 100[ツイート件数/時間](5)

したがって本手法ではユーザのアクションの内，閲覧についてもツイートの情報から推定するものとし推定アクション密度を fˆ(h)[回/時間] とする．

fˆ(u，h) は API を用いて取得した u のユーザタイムラインの各ツイートの投稿時間を参照し１時間ごとにツイートを振り分けることで得られる．
本手法で行ったモデル化では，ツイートアクション集合 Ft
は，閲覧アクション集合 Fv に含まれることになる．したがって Ft と Fv の関係から fˆ の推定精度 p は式 (7) に示される．

 Ft ⊂Fv=

 0<=p=4. 実

験

3. 4 で述べた推定期待閲覧ツイート率 r̂ は，ユーザの目に留まる時間帯を示しているのかを実験を通じて評価する．
実験ツイートを複数の時間帯に複数回投稿し，その実験ツイートに協力ユーザに返信をしてもらい，その回数を各時間ご| Ft | <1| Fv | =(7)と，ユーザ毎に分類する．この結果は，本来得ることの出来ないユーザの閲覧アクションである．この閲覧アクションと，本手法によって得られたユーザの推定期待閲覧ツイート確率 r̂ を

この結果からアクション密度 f (h) と推定アクション密度 fˆ(h)比べ，r̂ は実際のユーザのアクションとどのような関係があるの関係は式 (5) のようになる．

かを評価する．

fˆ(h) = pf (h)(8)

4. 1 実 験 方 法
実験用アカウントを協力者である大学生 10 人にフォローし

3. 3 タイムライン速度 s の推定てもらった．

１時間当たりのタイムラインに流れるツイート数をタイムラ

ある時間に実験用アカウントから実験ツイートを投稿し，協イン速度 s[ツイート/時間] と表すことができる．あるユーザ u

力者にはそのツイートを閲覧した際には返信をしてもらった．の時間帯 h のタイムライン速度を得るためには，u が普段閲覧返信してもらう際の条件は協力ユーザが実際に目に留まったとしているホームタイムラインを取得すればよい．しかし，図 1感じた時ということと，ユーザが実験ツイートを古いツイートに示す通り，第三者がホームタイムラインを取得するには u のと感じない時とした．

認証が必要であり，ユーザ u に認証して貰うのは本研究の目的

実際の時間別の返信件数と，それに対応する r̂ の値を比べ，と異なる．そのため u のホームタイムラインを推定する必要が評価する．実験は 21 日間行い表 1 に時間帯別実験ツイートの件ある．

数を示した．また一回のアクションでユーザが閲覧するツイー

2. 1. 4 で述べたとおり，ホームタイムラインはユーザタイムラインの集合である．

ト数 w は 20 件として，一日毎に過去一週間分のデータから r̂を算出し，さらに実験期間中の全て r̂ の平均値を評価した．

したがって，u のホームタイムラインを得るには u のフォ

表 2 は協力してもらったユーザの基本情報である．

ローしているアカウントのユーザタイムラインを取得すれば
表1よい．

ツイート時刻と回数

投稿時間 [時](UTC) ツイート回数 [件]

実装上では，f riends() 関数でユーザ u のフォローしているアカウントのリストを取得し，次にリスト内のアカウントの36610

ユーザタイムラインを user timeline() 関数で取得する．その107

際 u のホームタイムラインに表示されない返信ツイートを取り1310除く．これにより本来 u のホームタイムラインに表示されるツ1510

イートのみを抽出することが可能である．

18920102312

しかし，今回の実装では返信ツイートをすべて取り除いているため，その分の誤差が生じてしまい，また，鍵付きアカウン
トのユーザタイムラインは外部から取得することが出来ないた
め完全なホームタイムラインを取得する事はできない．これら

表 2 協力ユーザの基本データの誤差については本研究では扱わない．
ユーザ フォロー数 フォロワー数 Twitter 利用歴（日） 総ツイート数

この推定から推定タイムライン速度 ŝ(h) を得る．

a5955817

1973

3. 4 推定期待閲覧ツイート確率 r̂(h)b435312813336

3. 2，3. 3 から，時間帯 h の期待閲覧ツイート確率の推定値

c6757684536

r̂(h) は式 9 のように表せる．

d77431110

5739

 ĉ(h)e96557312266

f3526461940

g165153943

5123

ŝ(h) >= ĉ(h) のときŝ(h)r̂(h) =
 1 otherwise(9)各パラメータを推定するためには過去数週間分の情報から計算することが望ましい．この期間に関しては，生活リズムに大きな変化を及ぼしそうな数カ月単位ではなく，あまり変化のない一週間から数週間程度が妥当だと考えられるが，期間に関する最適な数値の決定は本稿では扱わない．

h8523039i

3313498153193

j180906742069

4. 2 閲覧状況評価のように表される．

実験のデータを集計し，表にしたものが表 3，4，5，6 である．表 5，6 から図 3 のような推定値と実際のユーザの行動を比べたグラフが得られた．

m=

返信回数
実験ツイート数(10)例えば，図 2 の一番右上の点に着目すると，この点は返信率が１，つまり全ての実験ツイートに対して返信を行っているこ

時間，ユーザ別推定アクション密度 fˆ[回/時]Hˆ
HHfabcdefghi
HH
時間H
表3とを表している．さらにこの点においては，本手法で算出した
j

推定期待閲覧ツイート確率 r̂ も１であり，本手法で算出した確

3

2.4 0.6 0.1

4.4

0.4 2.2 2.4 0.5 1.38.4

率 r̂ が１の時，実際のユーザの返信する確率も１であったとい6

1.8 1.5 0.0

2.7

1.1 1.0 0.7 0.6 3.63.1

うことが分かる．

10

1.3 0.0 0.0 13.1 0.3 0.4 0.7 0.0 1.7

3.3

13

2.2 1.1 0.4 30.6 1.1 1.6 0.2 0.0 4.3

5.0

15

4.3 0.8 0.3 11.1 0.3 0.2 3.6 0.8 6.5 14.9

18

0.0 0.3 0.0

6.5

1.1 0.0 0.0 0.0 0.3

2.8

20

0.0 0.0 0.0

0.3

0.3 0.3 0.0 0.0 0.3

0.0

23

2.7 1.8 0.0

0.6

0.6 0.0 0.4 0.4 0.0

0.0

表4

時間，ユーザ別タイムライン速度 ŝ[件/時]HH
HH ŝ a時間
HHbc318027

43 120 247 62 131 41 121 287

defg

hi

j

61981843 126 198 51 130 19 139 271

102082146 173 203 60 134 24 108 287

132282472 233 277 54 156 22 140 376

152171853 224 249 41 123 19 203 346

18129121045108658686256

20998937492632349264

23150 14.65 38

69

158 41711359329

表5時間，ユーザ別推定期待閲覧ツイート確率 r̂

HHHr̂
a
HH
時間
Hbcdefgh

図 2 推定期待閲覧ツイート確率 r̂ と返信率の関係

推定期待閲覧ツイート確率 r̂ の値と実際の返信率 m に着目すると，全体的には r̂ が低い場合は m も低く，r̂ が高い場合はm も高い傾向が確認できた．
ij

また図 3 のように，r̂ が理想の値をとる場合の補助線を加えると，多くの点が線の上側に位置することが分かる．これはほ30.27 0.46 0.04 0.79 0.03 0.72 0.31 0.23 0.21 0.58

60.22 1.32 0.00 0.38 0.10 0.35 0.11 0.56 0.51 0.24

10

0.12 0.00 0.00 1.63 0.03 0.11 0.09 0.00 0.29 0.23

13

0.24 0.79 0.12 2.69 0.08 0.59 0.03 0.00 0.62 0.26

15

0.38 0.52 0.15 1.03 0.02 0.08 0.58 1.06 0.66 0.85

18

0.00 0.82 0.00 2.79 0.20 0.00 0.00 0.00 0.07 0.2220

0.00 0.00 0.00 0.18 0.08 0.26 0.00 0.00 0.10 0.00

230.32 3.23 0.00 0.15 0.07 0.00 0.11 0.55 0.00 0.00

とんどの時間において，ユーザはツイート投稿以外に閲覧のみをしていることが多いことを表している．しかし，ツイートをほとんどしない状態で，極端に閲覧数だけが高い点は，ほとんど見られなかった．
これらから，推定期待閲覧ツイート確率 r̂ はユーザがツイートを閲覧している確率を指し示していることが分かった．

表 6 時間，ユーザ別返信率 mHH
HH m a時間
HHbcdefg

hi

j30.38 0.52 0.20 0.61 0.06 0.14 0.51 0.31 0.11 0.61

60.45 1.00 0.00 0.56 0.09 0.00 0.16 0.99 0.49 0.58

100.24 0.00 0.00 1.00 0.07 0.00 0.09 0.00 0.63 0.23

130.58 1.00 0.22 1.00 0.04 0.38 0.12 0.17 0.62 0.09

150.72 1.00 0.11 1.00 0.04 0.30 0.45 1.00 0.56 0.90

180.17 0.00 0.00 1.00 0.31 0.00 0.00 0.00 0.13 0.98

200.29 0.00 0.00 0.19 0.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

230.26 1.00 0.00 0.14 0.10 0.05 0.19 1.00 0.00 0.00

図 3 の横軸は，ユーザの過去 14 日分の推定期待閲覧ツイー
ト確率 r̂ の平均値である．縦軸は実験ツイート回数に対する返信ツイート回数の割合で返信率 m と表している．m は式 (10)

図 3 推定期待閲覧ツイート確率 r̂ と返信率の関係（補助線あり）

4. 3 モデル化や推定による誤差

閲覧確率を時間帯ごとに推定し，閲覧可能性の高い時間帯を指4. 3. 1 モデル化による誤差し示すことで，適切な tweet 投稿タイミングを示すことができ

本手法のモデル化では，アクションは一定間隔で行っているる手法を提案した．と定義しているため，実際にはある時間帯に 2 つの投稿を連続

具体的には、ユーザは閲覧, ツイートの二つのアクションをで行った場合でも，そのユーザは 30 分に 1 回，1 時間に計２回し，各アクションでは一定件数のツイートを閲覧するものとモツイートをしたとみなしている．しかし，実際には 1 回のアクデル化し，時間帯ごとの期待閲覧密度を求めた．この際、直接ションと呼べるような短い間隔でアクションを行っている場合観測できないユーザタイムライン速度ならびに閲覧密度は，観も考えられる．そのため，そのようなアクション状況において測可能事象から推定する手法も提案した．実験から推定値の効は，実際より多くのツイートを閲覧していると判断してしまう．

果を測定し，推定値は実際のユーザの行動には相関があると確また，一定閲覧数 w を 20 として実験を行ったが，この値が妥当かは今回の実験からは読み取ることができなかった．今回の実験において，ユーザによっては数時間前の実験ツイートに認できた．
推定期待閲覧ツイート確率 r̂ の値が大きい時間帯をユーザの目に留まるツイート投稿タイミングとして推薦する．

返信を行ったユーザも居た．そのため実際のユーザは一回のア

しかし，モデル化やパラメータの推定による誤差の改善，さクションでもっと多くのツイートを閲覧していることも考えら

らには最適なデータ収集期間の決定や，複数ユーザへの対応がれる．

今後の課題である．

さらに，図 4 のような場合は，r̂ は上限値１をとるとしているが，実際にはその時間帯より前の時間帯のツイートを閲覧していると考えられる．

図4

モデル化による誤差

4. 3. 2 推定による誤差
3. の項でもふれたが，推定値には誤差が含まれている．特にアクション密度に関しては誤差を含んでいると考えられる．図3 を見ると，r̂ より大きい確率で返信を行っている点が多くみられる．このことから，ユーザは閲覧アクションのみをしていることが多いことが分かる．

4. 4 結論

提案手法の推定値から算出した推定期待閲覧ツイート確率 r̂は，実際にユーザがツイッターを閲覧している可能性が高い時間を指し示していることを確認できた．しかし，本手法で行ったモデル化では，全てのユーザは一様に一回のアクションにおいて一定数 w[件/回] のツイートを閲覧するとしたが，実際にはw の値はユーザ固有のものであり，今回の実験で用いた値よりも大きい可能性が高いと考えられる．また，本手法ではツイー
トを全く行わないユーザに関しては，推定値を計算することができず，ツイート投稿タイミングを推薦することができない．

5. お わ り に
Twitter を広告配信的に利用する際の問題はユーザに見逃されてしまうことである．そこで本研究では，ユーザのツイート文

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