情報伝搬を考慮したグラフ分析によるTwitterユーザランキング手法  [in Japanese] Ranking Twitter Users Based on Information Propagation Graph Analysis  [in Japanese]

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Abstract

近年,Twitterと呼ばれるマイクロブログサービスが爆発的に普及している.多様な情報が時々刻々と発信されるTwitterは,新しい情報源として注目を集めている.Twitter上には様々なユーザが存在し,それぞれが自らの興味や嗜好に基づいた情報発信を行っている.なかには有用な情報を多く発信し,他のユーザへ大きな影響を与えるようなユーザも存在する.そのようなユーザの発見は,有用な情報の発見やマーケティングなどの様々な目的に必要とされ,さかんに研究されている.Twitterでは,有用な情報はリツイートと呼ばれる他の情報を引用する機能によってユーザ間を広く伝搬していく.よって,より広く伝搬する情報を発信するユーザは有用である可能性が高い.しかし,従来のユーザランキング手法は,ユーザ間の関係を表すソーシャルグラフのみを解析しており,リツイートを考慮していない.本研究では,ソーシャルグラフにリツイートによる情報伝搬を取り入れたUser-Tweet Graphに,PageRankを拡張したリンク構造解析手法であるObjectRankを適用し,ユーザの評価を行う手法TURankを提案する.また,他の手法との比較実験を通して,提案手法の有効性を示す.Recently, a micro-blogging service called Twitter has grown popular. It attracts a lot of attentions as a new type of information source, because diverse information is transmitted in real-time. There are a huge variety of Twitter users, and they transmit information based on their interests or preferences. Some users transmit a lot of useful information and have a great influence on other users. Therefore, identifying such users is considered a major research issue, because it is needed to identify useful information, to conduct marketing, and so on. Useful information spreads among users widely by Retweet which is a functionality of Twitter to cite other user's message. For this reason, users whose messages are frequently Retweeted are considered to be useful. However, conventional approaches only deal with social graphs consisting of relationships among users, and do not consider Retweet. In this paper, we introduce the User-Tweet Graph which incorporates information spread by Retweet into the social graph. Using such a graph, we also propose a user evaluation method called TURank. TURank analyzes the User-Tweet Graph using the concept of ObjectRank, which is a link analysis method extending PageRank. Experimental results show the effectiveness of the proposed approach.

Journal

  • 情報処理学会論文誌データベース(TOD)

    情報処理学会論文誌データベース(TOD) 4(2), 142-157, 2011-07-01

    情報処理学会

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    40019599386
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA11464847
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Article
  • ISSN
    1882-7799
  • NDL Article ID
    024308676
  • NDL Call No.
    YH247-812
  • Data Source
    NDL  IPSJ 
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