WEKO3
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Twitterにおけるリツイート情報の重ね合わせによる情報提供ユーザ推薦
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名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
1131025.pdf (1.9 MB)
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Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
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公開日 | 2013-03-25 | |||||
タイトル | ||||||
言語 | ja | |||||
タイトル | Twitterにおけるリツイート情報の重ね合わせによる情報提供ユーザ推薦 | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | |||||
資源タイプ | thesis | |||||
著者 |
太田, 侑介
× 太田, 侑介 |
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抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 近年, 様々なソーシャルネットワーキングサービス(SNS)が出現し始めた. ユーザはSNS上で自分の考えや興味ある情報を発信することで, 現実の世界では出会えなかったようなネット上の友人を得ることができる. しかし, 他ユーザとのつながりが増えるほど, ユーザに与えられる情報は膨大になっていく. Twitterでは, タイムライン上にあるツイート数が多くなり, ユーザの興味あるツイートが雑多なツイートに埋もれてしまう. 本研究ではリツイートについて着目した. リツイートされたツイートは面白い, 興味深いと判断されたツイートである. そのため, 通常のツイートよりリツイートは有益であると考えられる. 本研究の目的は対象ユーザにとって有益なツイートをよくリツイートしてくれるユーザを推薦することである.ユーザがリツイートするということは, そのリツイート内容について何らかの興味を持っていることになる. そのため, ユーザとリツイート共有回数が多いユーザはより興味が似ていると考えられる. 本研究では, このようにリツイートを多く共有しているユーザを推薦対象ユーザとした. 提案するシステムは, リアルタイムにTwitterのタイムラインを監視し, リツイートが行われるたびに推薦ユーザを更新する. ユーザはリツイートを行うだけで, 自動的に推薦ユーザを更新することができる. また, Twitter内のリスト機能やシステムが提供するリツイートViewerを使うことでユーザは推薦ユーザから与えられる情報を確認できる. 評価実験の結果, 確かに推薦ユーザが与える情報にはユーザの興味ある内容を含みやすいことが分かった. そのため, 本システムが推薦したユーザからの情報を見ることで, ユーザが得る興味あるツイート率は向上した. | |||||
学位授与機関 | ||||||
学位授与機関名 | 電気通信大学 | |||||
学位授与年度 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 2012 | |||||
学位授与年月日 | ||||||
学位授与年月日 | 2013-03-25 | |||||
専攻 | ||||||
情報通信工学専攻 |