DEIM Forum 2013 P1-2

対象トピックへの関心度の高いブロガーコミュニティ判定方式
小倉僚†

朝永聖也†

中島伸介†

中本レン†††

張建偉††

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†† 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††† 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
E-mail: †{g1044228,g0946920,nakajima}@cse.kyoto-su.ac.jp, ††zhangjw@a.tsukuba-tech.ac.jp,†††{inagaki,reyn}@kizasi.jp
あらまし対象トピックの背景情報を把握するため，対象トピックに興味・関心を持つコミュニティについて調査することは有用である．そこで，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を自動判定する方式を提案する．対象トピックに対する関心度の高いブロガーコミュニティを特定する方法としては，これまでの著者らの研究においてコミュニティ総人数に対する，そのコミュニティ内での発言ブロガー数の割合を調査する手法を提案している．しかしながら，対象トピックによっては判定できないケースが数多く存在するため，本稿では，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との類似度に基づいて判定する手法を提案すると共に，従来手法との比較に基づく評価を行う．
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

Method for Identifying Blogger Communities with a High Degree ofInterest for a Target Topic
Tsukasa OGURA† , Seiya TOMONAGA† , Shinsuke NAKAJIMA† , Jianwei ZHANG†† , Yoichi
INAGAKI††† , and Reyn NAKAMOTO†††† Faculty of Computer Science and Engineering, Kyoto Sangyo University Motoyama, Kamigamo, Kita-ku,Kyoto-City, Kyoto, 603–8555 Japan†† Faculty of Industrial Technology, Tsukuba University of Technology Amakubo 4–3–15, Tsukuba-City,Ibaraki, 305–8520 Japan††† Kizasi Company, Inc. 6th ﬂoor Tomoe Nihonbashi Building, 20–14 Hakozaki-Cho, Nihonbashi,Chuo-ku, Tokyo, 103–0015 Japan
E-mail: †{g1044228,g0946920,nakajima}@cse.kyoto-su.ac.jp, ††zhangjw@a.tsukuba-tech.ac.jp,†††{inagaki,reyn}@kizasi.jp
Abstract In order to know about the target topic，it is eﬀective to investigate about community with interestsin the target topic．Therefore，we propose the method to determine the blogger community with interests in thetarget topic．As a method of determining the blogger community with interests in the target topic ，there is amethod based on the percentage of number of the blogger is saying by community for the total number of people
by community，but the method may not be identiﬁed by the type of target topic．So，in this paper，we report
investigates the method to determine the blogger community with interests in the target topic based on examining
the overlap of word co-occurrence of target topic and word co-occurrence of community bloggers．
Key words blog mining, identifying blog community， topic detection

1. は じ め に
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いる．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．

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CGM と呼ばれる，このようなユーザ発信型コンテンツは，世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，ユーづく対象トピックに対するコミュニティの関心度を算出する研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究は行われていない．

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象とした評判分析を行っている．

3. 潜在的ブロガーコミュニティの特定

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期発見を目指した研究に取り組んでいる [1], [2]．この研究では，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

対象トピックへの関心度の高いブロガーコミュニティの判定を合を指す．したがって，SNS 等でユーザが明示的に登録するよ精度良く行う必要があるが，現状では十分とはいえない．こうなコミュニティとは異なり，潜在的なブロガーコミュニティの対象トピックに対する関心度の高いブロガーコミュニティをを特定する必要がある．また，提案手法では，対象トピックの特定する方法としては，あるコミュニティ総人数に対する，そ共起語集合とブロガーコミュニティの関連語辞書の比較から，のコミュニティ内での発言ブロガー数の割合を分析する手法を関連の深さを調べるため，コミュニティ内のブロガーが記事に採用している．すなわち，コミュニティ内の多くのブロガーが書かれたキーワードを重要視し，ブロガー同士の面識等は考慮

その対象トピックについて言及しているのであれば，このブロしない．よって，過去に投稿したブログ記事の履歴から，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

ガー毎の興味度の強さを分析することで，潜在的ブロガーコものである．しかしながら，対象トピックによっては精度良くミュニティを特定する．なお，このコミュニティ特定手法は，判定できないケースが数多く存在するため，本稿では，対象ト著者らが過去に行った技術「ブロガーの熟知度分析 [3]」に基づピックの共起語集合と，ブロガーコミュニティの関連語集合のいている．以下にこの技術について説明する．

類似度に基づいて，判定する手法を提案する．

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

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

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

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に役立つだけでなく，例えば，あるトピックに関して関心が高する．作成した各潜在的コミュニティ名との共起度が高い 400

いブロガーコミュニティを把握することができれば，どのよう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なコミュニティに商品を訴求すればよいかということにも応用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することができる．以上を踏まえ，本稿では対象トピックへのことにより，実体験に即したブログ記事を記述するブロガーを関心度が高いブロガーコミュニティの判定方式を提案すると共分類できる精度を上げている．に，その有効性について評価する．

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

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．

いて述べる．5 章では従来手法と提案手法の比較評価について

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述べる．最後に 6 章で，まとめと今後の課題について述べる．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

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．

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

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，ブログ記事かを増やすために，共起条件を手動で追加した．例えば，「温泉」

ら「興味の対象」を示すキーワードを抽出し、クラスタリンのカテゴリに対して，「温泉＋行った」「温泉＋宿泊した」など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，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

PageRank と Betweenness Clustering によりコミュニティの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ミュニティはそのブロガーが属するものと判定する．

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

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

アを有する．つまり，あるブロガーが「経済」と「政治」に関す本方式では，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「経済」に対する興味度スコアと「政治」に関する興味度スコブロガーコミュニティを判定する．以下，4.1 節にて，ブロガー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 にコミュニティの中領域グループの再構成，4.2 節にて，対象ト対する，あるブログ記事 ek の関連度スコアを relevancegi (ek )ピックに対する関心度の算出について述べる．とすると，以下のように表すことができる．

relevancegi (ek ) =n∑

4. 1 ブロガーコミュニティの中領域グループの再構成「ブロガーの熟知度分析 [3]」で作成されたブロガーコミュニ

αij · βji · γij

(1)

j=1

ティは約 13,000 件の小領域グループが存在するが，各グループのトピックが細かすぎるため，小領域グループをさらにグルー

ただし，n はこの潜在的ブロガーコミュニティgi の共起語プ化することで，中領域グループを形成し，この中領域グルー数であり，今回は n = 400 である．αij は潜在的ブロガーコ

プレベルでのブロガーコミュニティ関連語辞書を作成する．なミュニティgi の共起度順位 j 番目の共起語 ωij の重みであり，お，どのように小領域グループを中領域グループへ対応を行う

αij = (n − j + 1)/n で表される．これは，各共起語の共起度以のかは，「ブロガの体験熟知度に基づくブログランキングシステ上に，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ム [3]」で使用した分類を用いる．

ある．共起度順位１位の重みは 400/400，2 位の重みは 399/400

関心度を求めるパターンとしては，対象トピックの共起語集となり，400 位の重みは 1/400 となる．βij は潜在的ブロガー合と小領域グループ時点でのブロガーコミュニティの関連語辞

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，書の関心度を算出し，中領域グループごとに集計した平均値

γij は順位 j 番目の共起語 ωij が該当記事 ek 内に存在するかどを，その中領域グループレベルでの関心度とする場合と，対象うかを表現する変数であり，存在する場合 1，存在しない場合トピックの共起語集合と作成した中領域グループのブロガーコ0 の値をとる．

ミュニティの関連語辞書で関心度を算出する場合を検討する．

共起度の算出法としては，単純頻度，t スコア，M I スコア，LogLog スコアなど多くの尺度が提案されている．単純頻度では，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手法は，以下の４パターンを検討する．
関連語辞書作成パターン 1

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中領域グループレベルごとに，対象小領域グループのブロガーこれまでに行った実験で見られた．そのため，本手法では，そコミュニティの関連語辞書のキーワードの出現回数を求め，出れらの中間の尺度 LogLog スコアを採用している．ブログ記事

現回数の多い上位 400 語をその中領域グループでのブロガーコの相互数を N とし，キーワード x と周辺語 y の出現回数をそミュニティの関連語辞書とする．

れぞれ Nx と Ny とする．x と y の共起回数を Nxy とすると，関連語辞書作成パターン 2

LogLog スコアの算出式は下記である．
LogLog score = log

Nxy · N· logNxy
Nx · Ny

中領域グループレベルごとに，対象小領域グループのブロガー(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，以下のように表度の高い上位 400 語をその中領域グループでのブロガーコミュニティの関連語辞書とする．
関連語辞書作成パターン 3
中領域グループレベルごとに，対象小領域グループのブロガーすことができる．

l log(m) ∑relevancegi (ek )··nm

コミュニティの関連語辞書のキーワードの共起度を求め，各対mknowledgegi (b) =コミュニティの関連語辞書のキーワードの共起度を求め，共起(3)k=1

ただし，ek はブロガー b が投稿した記事である．m はブロガー 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)．

象小領域グループの共起度順位の高い順に，その中領域グループに所属する対象小領域グループの数を考慮して選出した 400語を，その中領域グループでのブロガーコミュニティの関連語辞書とする．
関連語辞書作成パターン 4

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関連語辞書作成パターン 1 および関連語辞書作成パターン 2 で対する網羅率である．log(m)/m では，関連性の低い記事を大作成した各 400 語のうち，それぞれの上位 200 語を抽出して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作成した関連語辞書を，中領域グループでのブロガーコミュニう問題に対して，記事数の増加の影響を緩和させている．

ティの関連語辞書とする．

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4. 2 ブロガーコミュニティの対象トピックに対する関心度ている程高く評価できる指標である．なお，nDCG とは，正規化減損累積利得であり，理想ランキングの DCG の値を 1 との算出
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して正規化したときの値である．また，DCG では表 1 に示す

ティの関連語辞書の重なりに基いて関心度を算出する．具体的ような利得スコアを用いた．DCG および nDCG の算出式をには，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以下に示す．

として算出する．例えば「AKB48」トピックの共起語として「アイドル」や「歌手」が得られた場合，関連の深いブロガーコ

DCGp = rel1 +p∑
i=2

ミュニティ（中領域グループ）である「アーティスト」や「女relilog2 (i + 1)(5)

性スター」の関連語辞書内にも「アイドル」や「歌手」といった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nDCGp =る．対象トピックの共起語集合，ブロガーコミュニティの関連

DCGp
IDCGp

(6)

語辞書における共起度ランキングにはそれぞれ表 1 に示すよう

ただし，reli は，ランキング i 番目のアイテムの利得スコアな順位点を用いた．なお，関心度の高さは，以下で表現されるである．また，p は，ランキングを考慮する件数を示しており，今回の実験では p = 10 である．なお，IDCGp は，理想的なコサイン類似度を使用する．

−→−→
Sim( T ，C ) =∑N

DCGp の値を示す．すなわち，ランキング上位であれば，高い(ti · ci )
−→ −→
T C

i=1(4)−→
ただし， T は対象トピックの共起語集合の順位点を値とした−→
特徴ベクトル， C はブロガーコミュニティの関連語辞書の順位−→点を値とした特徴ベクトルである．ti はベクトル T における i−→−→番目の要素，ci は C における i 番目の要素である．N は T 及−→び C の共通するキーワード数であり，今回は 0〜400 である．

重みで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．
表 2 DCG で用いる利得スコア算出方法
順位

利得スコア

110293.
..

8.
..

400

922

399

1013.
.
.

398.
.
.

5. 1 アンケート調査に基づく理想ランキングの作成

399

2

対象トピックと関連が深いブロガーコミュニティの理想ラ

400

1ンキングを作成するために，被験者 13 人のアンケート調査を

表 1 関心度で用いる共起度ランキングに対する順位点算出方法
共起度順位 順位点

1

行った．アンケートでは，従来手法と提案手法で得られた各ブ

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

ロガーコミュニティ30 件，計 60 件の中から重複を除いたブロガーコミュニティより，対象トピックと関連が深いと考えられるブロガーコミュニティを 1 位から 10 位まで選出してもらう．

評価実験として，「対象トピックの共起語集合とブロガーコ

ここで，被験者 13 人によって選出されたブロガーコミュニティミュニティの関連語辞書の重なりを調査する手法」(提案手法)の順位の平均が高い順に集計し，その上位 10 件を実験で使用と，「コミュニティ総人数に対する，そのコミュニティ内での発する理想ランキングとした．

言ブロガー数の割合を調査する手法」(従来手法) を用いて，6

5. 2 各ランキングの評価

つのトピック (女子会/AKB48/K-POP/スマートフォン/An-

理想的なランキング，提案手法によるランキング，従来手法droid/Facebook) に対する関連の深いブロガーコミュニティのによるランキングのそれぞれを表 3〜8 に示す．下線は，理想判定結果（ランキング）を比較する．なお，提案手法では，対ランキングに適合していないブロガーコミュニティを示す．ま象トピックの共起語集合と小領域グループ時点でのブロガーコ

た，6 つの各トピック (女子会/AKB48/K-POP/スマートフォ

ミュニティの関連語辞書の関心度を算出し，中領域グループごン/Android/Facebook) に対する比較評価結果を表 9,10 に示す．とに集計した平均値によってランキングを算出する．

表 9，10 より，「スマートフォン」トピック，および「Android」比較評価尺度として，対象トピックと関連が深いブロガーコ

トピックでは従来手法よりも，提案手法の方が良好な結果が得ミュニティの理想ランキングの上位 10 件をどの程度の含めるられた．また，「AKB48」トピック，「K-POP」トピック，およことができたかを示す適合率と，DCG 及び nDCG を算出すび「Facebook」トピックでは，提案手法の適合率は高くない

る．DCG は減損累積利得と呼ばれ，順位を含めて正解データが，nDCG の値が高く，これは，理想ランキングの上位がうまのランキングをどれだけ再現できるのかを評価する．すなわち，く適合していることが分かる．しかし，「女子会」トピックでは，単純に理想ランキングに含まれるだけではなく，順位も合致しどちらの手法にも良い結果が得られなかった．これは，「女子会」トピックと関連が深いと考えられる「恋愛・結婚」コミュ

表 6 「スマートフォン」トピックにおける各ランキング結果

ニティや「美容」コミュニティに対し，「魚介」コミュニティや順位

理想ランキング

従来手法

提案手法

「アウトドア」コミュニティなど，関連が深いと考え難いブロ

1

携帯電話

買い物

携帯電話

2

パソコン

アウトドアパソコン

3

インターネット自動車

インターネット

ガーコミュニティが出現しているため，「女子会」トピックについて知っているブロガーに，コミュニティの偏りが少なかった

4

カメラ

魚介

カメラ

可能性，または，アンケートに基づく理想ランキングの作成に5

コンピュータDIY

AV・情報家電

おいて，被験者に偏りがあった可能性が考えられる．

6

写真

写真

コンピュータ7

AV・情報家電

仕事・バイト

ゲーム

8

ゲーム

光学機器

ゲーム機

表 3 「女子会」トピックにおける各ランキング結果
従来手法

提案手法

9

生活家電

顔文字

写真

恋愛・結婚

魚介

酒

10

音楽

日本の業界

生活家電

2

美容

買い物

家族

3

スイーツ

紅茶

グルメ

表 7 「Android」トピックにおける各ランキング結果

4

酒

コーヒー

顔文字

順位

理想ランキング

従来手法

提案手法

5

仕事・バイトアウトドア

中華料理・韓国料理

1

携帯電話コンピュータ

携帯電話

6

ファッション

写真

恋愛・結婚

2

7

グルメ

顔文字

アウトドア

3

パソコン

日本の業界

コンピュータ

8

学校生活

キッズ

コーヒー

4

コンピュータ

携帯電話

インターネット

9

趣味

手芸・工芸

日本の地域

5

カメラ

ゲーム

AV・情報家電

10

ダイエット

フルーツ

紅茶

6

AV・情報家電

自動車

ゲーム機

7

写真

お笑い

カメラ

8

ゲーム

買い物

著名人

9

音楽

パソコン

ゲーム

10

生活家電

ゲーム機

日本の業界

順位 理想ランキング

1

表 4 「AKB48」トピックにおける各ランキング結果
順位

理想ランキング

従来手法

提案手法

1

女性スター

お笑い

女性スター

2

音楽

女性スター

アーティスト3

アーティスト

日本の業界

音楽

インターネット AV・情報家電

パソコン

表 8 「Facebook」トピックにおける各ランキング結果
順位

理想ランキング

従来手法

提案手法

インターネット

日本の業界

インターネット4

TV・ラジオ

男性スター

男性スター

1

5

インターネット

買い物

韓国スター

2

写真

買い物

携帯電話

TV・ラジオ3

パソコン

魚介パソコン

お笑い

4

携帯電話

アウトドア

写真

世界の地域

写真

顔文字
恋愛・結婚

著名人

6

日本の業界

7

TV・ラジオ
アウトドア

8

ファッションモデル

アーティスト

舞台

5

9

写真

光学機器

映画

6

学校生活

語学

アニメ・コミック

7

仕事・バイト

仕事・バイト

語学

8

カメラ

家計

職業・職種

9

社会

芸術

家計

10

行事・季節

動物

著名人

ファッション10

趣味

表 5 「K-POP」トピックにおける各ランキング結果
順位

理想ランキング

従来手法

提案手法

1

韓国スター

韓国スター

韓国スター

2

アーティスト

お笑い

音楽

3

音楽

語学

アーティスト

4

女性スター

男性スター

女性スター

5

男性スター

光学機器

TV・ラジオ6

TV・ラジオ

女性スター

世界の地域

7

著名人

アーティスト

舞台

8

エンタメ

日本の業界

お笑い

9

インターネット

買い物

男性スター

10

ファッション

映画

映画

表 9 理想ランキングに対する従来手法と提案手法の適合率
検証トピック

理想ランキング 従来手法

提案手法

女子会

1

0

AKB48

1

0.4

0.4

K-POP

1

0.4

0.6

スマートフォン

1

0.1

0.9

Android

1

0.5

0.7

Facebook

1

0.2

0.4

平均10.267

0.55

0.3

する手法との比較によって，提案手法の有用性を示した．
本方式では，ブロガーコミュニティの関連語辞書に含まれる6. お わ り にキーワードによって，精度が変わるため，今後は，未検証の関

本論文では，対象トピックへの関心度の高いブロガーコミュ連語辞書作成パターンで実験を行う予定である．

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、ブロガーコミュニティの関連語辞書の共起度の上位 400 語の重7. 謝

辞なりを調査する手法を提案した．また，コミュニティ総人数に対する，そのコミュニティ内での発言ブロガー数の割合を調査

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 10 理想ランキングに対する従来手法と提案手法の nDCG
検証トピック

理想ランキング

従来手法

提案手法

女子会

1

00.378AKB48

10.505

0.745

K-POP

10.5340.881

スマートフォン

10.0550.984

Android10.5880.908

Facebook10.1500.749

平均10.305

0.774

助成基金助成金) 基盤研究 (C)(課題番号:#23500140) による．
ここに記して謝意を表します．
文献[1] Shinsuke Nakajima, Jianwei Zhang, Yoichi Inagaki andReyn Nakamoto. Early Detection of Buzzwords Based onLarge-scale Time-Series Analysis of Blog Entries, 23rd ACM
Conference on Hypertext and Social Media (ACM Hypertext 2012), pp.275-284, June 2012.
[2] 中島伸介，張建偉，稲垣陽一，中本レン，大規模なブログ記事時
系列分析に基づく流行語候補の早期発見手法，情報処理学会論
文誌:データベース (TOD56)，2013 年．
[3] 稲垣陽一，中島伸介，張建偉，中本レン，桑原雄，ブロガーの体験熟知度に基づくブログランキングシステムの開発および評価，
情報処理学会論文誌:データベース，Vol．3，No．3(TOD47)，
pp．123-134，2010 年．
[4] 横山 正太朗, 江口 浩二, 大川 剛直, 潜在トピックを用いたブログ空間からの情報伝搬ネットワーク抽出 (情報検索 Web 情報システム,[特集] データ工学論文), 電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム J93-D(3), 180-188.
[5] 松永拓, 平手勇宇, 山名早人, キーワードの出現に基づくブログコミュニティ抽出とオピニオンリーダーの発見, DEWS2007, C3-7
[6] 谷口 智哉, 松尾 豊, 石塚 満, Blog コミュニティの抽出と分析,
第６回 セマンティックウェブとオントロジー研究会, 人工知能学会研究会資料, SIG-SWO-A401-08[7] 内田 誠, 柴田尚樹, ブログ記事ネットワークからの emerging
topic の抽出と可視化, 人工知能学会全国大会 2006, 3D2-03[8] 大塚 浩司, 大町 真一郎, 阿曽 弘具, リンク構造を用いたウェブコミュニティ抽出法, IEICE technical Report, DE2006104(2006-7)