講演抄録/キーワード |
講演名 |
2012-11-07 15:30
sNMF : 非負値制約下における複数行列の同時分解法 ~ ソーシャルメディア解析を応用例として ~ ○竹内 孝・石黒勝彦・木村昭悟・澤田 宏(NTT) IBISML2012-43 |
抄録 |
(和) |
本稿では, 非負値制約下における複数行列の同時分解法 (Stacked Non-negative Matrix Factorization: sNMF) を提案する. sNMFは, 行列同士の関係を利用して複数の非負値行列を同時に分解する手法であり, NMFを一般化したモデルとして定式化される. sNMFは, 未定義領域有りNMFの特殊な例とも解釈できる.
本稿では, データマイニングの分野で関心を集めている, ソーシャルメディアからの話題トピックと話題に関するユーザクラスタの同時抽出問題にsNMFを適用した. NMFと比較して, 定量的にも定性的にもsNMFの利用によって解析精度の向上が確認された. |
(英) |
This paper proposes a new technique named Stacked Non-negative Matrix Factorization (sNMF), which factorizes multiple non-negative matrices that are mutually related. The model is formulated as a generalization of the standard NMF, and also can be seen as a special case of NMF with undefined sub matrices.
In this paper, we apply sNMF to an emerging social media analysis. More specifically, we employ sNMF to detect topics and find credible user clusters behind social media dataset. Experimental results show that sNMF performs much better than the standard NMF quantitatively, and successfully reveal reasonable topics and user clusters from social media dataset. |
キーワード |
(和) |
NMF / トピックモデル / ソーシャルメディア解析 / / / / / |
(英) |
NMF / Topic Model / Social Media Analysis / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 279, IBISML2012-43, pp. 67-74, 2012年11月. |
資料番号 |
IBISML2012-43 |
発行日 |
2012-10-31 (IBISML) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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IBISML2012-43 |
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