Context Oriented Analysis of Interest Reflection of Tweeted Webpages based on Browsing Behavior (データ工学) Context Oriented Analysis of Interest Reflection of Tweeted Webpages based on Browsing Behavior

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Abstract

Twitterは最も広まっているマイクロブログであり,アクセスしたウェブページをシェアする場として多くのウェブユーザが利用していることから,ソーシャルウェブにおける多様な推薦システムを生み出している。しかし,ウェブページへのアクセスとTwitterにおけるシェアとの差異はほとんど顧みられておらず,多くの推薦システムは「シェアは関心の良い反映である」(つまり,ユーザはアクセスしてみて内容に興味を持ったお気に入りのウェブページをシェアする)という未確認の仮説に基づいている。本論文では,ウェブページのアクセスとシェアの差異についての可能性を検討し,実態に照らして検証を行う。ウェブページのツイートにおける関心の反映度を深く分析するために,ネット視聴データ,Twitterデータ,およびウェブページデータを用いて,ユーザのブラウズ行動を調査し,新たに開発したコンテキストに注目したアプローチを示す。実験によりTwitterにおける関心の反映度を効果的に評価できることが確認された。

Twitter, the most popular micro-blog, attracts more and more Web users to share their accessed web-pages and stimulates diverse recommendation mechanisms on social Web. However, the difference between webpage access and sharing on Twitter is almost not considered seriously, and many recommendation mechanisms are pro-posed based on an unproven common sense: "share" well reflects "interest" (users share their favorite webpages containing interested contents after accessing them). In this paper, we explain the difference between webpages access and sharing by giving possible reasons, and confirm them with actual users' activity data. We study the browsing behavior and develop a novel context-oriented approach to deeply analyze interest reflection of tweeted webpages by using net view data, twitter data, and webpages. The experimental result shows our approach can effectively evaluate credibility of interest reflection on Twitter.

Journal

  • IEICE technical report. Data engineering

    IEICE technical report. Data engineering 113(150), 157-162, 2013-07-22

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110009778216
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10012921
  • Text Lang
    ENG
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL Article ID
    024744137
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    NDL  NII-ELS 
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