Deep Learningを用いたアプリストアランキングの予測に関する研究

• 菊池 祥太郎

  名古屋大学大学院情報科学研究科

• 小池 優希

  名古屋大学大学院情報科学研究科

• 浦田 真由

  名古屋大学大学院国際開発研究科

• 遠藤 守

  名古屋大学大学院情報科学研究科

• 安田 孝美

  名古屋大学大学院情報科学研究科

• 水野 政司

  クエリーアイ株式会社

書誌事項

タイトル別名

• Study on Ranking Prediction in an Application Store Using the Deep Learning

抄録

ソーシャルメディアの特徴に,リツイートやシェアなどの情報を評価し広範囲なネットワークに情報を拡散する機能がある.近年は,ソーシャルメディア上の 「口コミ」 の拡散効果や活用の重要性について注目が集まっている.また,Deep Learning (深層学習) は機械学習アルゴリズムの 1 つであり,画像認識や音声認識の分野で大きな活躍を見せている.本研究では,ソーシャルメディアの 「Twitter」 における口コミの情報伝播効果が,モバイルアプリストアの 「iTunes App Store ランキング」 に与える影響の相関性・関連性について着目をした.さらに Deep Learning を用いて,Twitter におけるつぶやき数の変動や影響を与えやすい時間帯といった原因系データから,App Store ランキングの順位変動の予測可能性について分析・検証を行った.

収録刊行物

• 情報処理学会研究報告. 情報システムと社会環境研究報告

  情報処理学会研究報告. 情報システムと社会環境研究報告 2014 (3), 1-6, 2014-12-01

  一般社団法人情報処理学会

詳細情報

• CRID: 1572543027714477056
• NII論文ID: 110009881282
• NII書誌ID: AA11253943
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles