我々はマイクロブログにおけるトレンドを日々認識し，最新情報へのキャッチアップを行なっている．これらのトレンドの中には，新しく発生するもののほか，既に発生したものが再度盛り上がる例がある．そこで本稿では，マイクロブログにおけるトレンドの再発を予測するというタスクに取り組む．我々は，マイクロブログであるXの過去のトレンドで2回以上発生したものを正例，それ以外のものを負例としてデータセットを構築し，どのようなトレンドが再発するかを分析する．予測モデルは，トレンドに含まれるポスト及びユーザプロフィールなどのテキスト情報と，トレンドの勢いなどの時系列情報を用いて再発を予測する．実験では，提案手法がトレンドの勢いのみを特徴量として用いた手法よりも高精度で予測ができることを示す．

マイクロブログなどのソーシャルネットワークサービスが実世界のありとあらゆる情報を素早く拡散し，広範な観点からの意見を伝達する手段として一般的に使用されるようになって久しい．このようなサービスでは，特定のトピックが短期間で大規模な注目を集める現象，いわゆる「トレンド」が発生する．これらのトレンドは，個人の趣味嗜好や企業のマーケティング戦略を形成するなど，多岐にわたって社会に影響を及ぼす力を持っており，地域や世界的なニュース，特定の作品，人々や団体に関する情報，ミームに至るまで多種多様なトピックを含んでいる．このようなトレンドを早期に予測することは，ユーザへの話題提供のみならず，企業活動における戦略策定や広告のタイミング調整に有効であり，政策立案者にとっても，公衆の関心の移り変わりを理解し，それに応じた世論把握や国民への情報提供を行うための重要な手段となりうる．トレンド予測に関しては多くの取り組み[1,2,3,4,5,6]があり，これらは基本的には新規に発生するトレンドのみを扱っているが，実際には過去に一度トレンドになったトピックが再び浮上するケースも頻繁に観測される．このようなトレンドの再発を予測することは，将来大きくヒットするトピックの推測や，ユーザの行動パターンの予測など，多くの課題に役立つ可能性がある．そこで本稿では，マイクロブログにおけるトレンドの再発を予測するという新しいタスクを提案する．我々は本タスクに取り組むにあたり，マイクロブログとしてX（旧Twitter）を対象とし，Xの過去のトレンドを収集しトレンドの再発を予測するためのデータセットを構築した上で，どのようなトピックがトレンドとして再発しやすいかを分析する．更に，構築したデータセットを用いて，実際に与えられたトレンドが再発するかどうかを，ポストやユーザ情報，トレンドの勢いなどといった特徴量を用いた機械学習によって予測し，結果を分析する．