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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-28 11:20 グラフニューラルネットワークを用いたエゴネットワークからのインフルエンサー推定に関する検討 ○橋本 祥・津川 翔（筑波大）・塚本圭一郎・猪狩慎太郎（KADOKAWA Connected）  CQ2021-91 |
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| 抄録 | （和） | ソーシャルメディア上のインフルエンサーの推定は、ネットワーク分析における重要な研究課題の一つである。 本稿では、グラフニューラルネットワークを用いて、対象とするソーシャルメディアユーザのエゴネットワークからそのユーザがインフルエンサーであるかどうかを予測する手法を提案する。 ソーシャルメディアは非常に大規模であり、ユーザ間のネットワークへのアクセスも制限されているため、ソーシャルメディアユーザ間のソーシャルネットワーク全体の構造を取得することは非常に困難である。 しかし、既存のインフルエンサー推定手法の多くはネットワーク全体の構造を必要とするため、既存手法をそのまま大規模なソーシャルメディアに適用することは困難である。 そこで本稿では、ネットワーク全体の構造ではなく、より低コストで取得可能なエゴネットワークをインフルエンサーの推定に用いる。 提案するグラフニューラルネットワークを用いたインフルエンサーの推定手法の推定精度を、ネットワークの局所的な構造のみからインフルエンサーを推定する既存手法であるユーザのフォロワー数を用いる手法およびCollective Influence を用いる手法と比較する。 その結果、推定精度を評価する F1値で、提案手法は既存手法の Collective Influence を用いる手法を8ポイント程度上回るなど、多くの設定において提案手法が既存手法よりも高い精度でインフルエンサーを推定できることを示す。 |
| （英） | Identifying influencers on social media has been an important research topic. In this paper, we propose a method to predict whether a given social media user is an influencer or not from his/her ego network structure by using graph neural network. Although obtaining the data of a social network among social media users is typically difficult, most of the existing studies use the entire structure of the social network for identifying influencers. Contrary to the existing studies, we use ego networks of social media users for identifying influencers. Through experiments using Twitter datasets, we show that our proposed method can successfully identify influencers on Twitter from their ego networks. | |
| キーワード | （和） | ソーシャルネットワーク / インフルエンサー推定 / エゴネットワーク / グラフニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | Social Networks / Influencer Identification / Ego Network / Graph Neural Network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 357, CQ2021-91, pp. 82-87, 2022年1月. | |
| 資料番号 | CQ2021-91 | |
| 発行日 | 2022-01-20 (CQ) | |
| ISSN | 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) | |
| PDFダウンロード | CQ2021-91 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ CBE |
| 開催期間 | 2022-01-27 - 2022-01-28 |
| 開催地（和） | 金沢（石川県） |
| 開催地（英） | Kanazawa（Ishikawa Pref.） |
| テーマ（和） | AR/VR，放送サービス，映像/音声サービスの品質，高臨場感，ユーザ行動/心理，ユーザ体験，メディア品質，ネットワークの品質・QoS制御，災害時のネットワークとコミュニケーション，機械学習，ビデオコミュニケーション，一般 |
| テーマ（英） | AR/VR, Broadcasting Service, Video/Voice Services Quality, High Realistic, User Behavior/Psychology, User Experience, Media Quality, Network Quality and QoS Control, Networks and Communications at Disaster, User Behavior, Machine Learning, Video Communication, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2022-01-CQ-CBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | グラフニューラルネットワークを用いたエゴネットワークからのインフルエンサー推定に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Identifying Influencer from Ego Network Using Graph Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソーシャルネットワーク / Social Networks |
| キーワード(2)（和/英） | インフルエンサー推定 / Influencer Identification |
| キーワード(3)（和/英） | エゴネットワーク / Ego Network |
| キーワード(4)（和/英） | グラフニューラルネットワーク / Graph Neural Network |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋本 祥 / Akira Hashimoto / ハシモト アキラ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Tsukuba Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 津川 翔 / Sho Tsugawa / ツガワ ショウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Tsukuba Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塚本 圭一郎 / Keiichirou Tsukamoto / ツカモト ケイイチロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社KADOKAWA Connected (略称： KADOKAWA Connected) KADOKAWA Connected Inc. (略称： KADOKAWA Connected) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 猪狩 慎太郎 / Shintaro Igari / イガリ シンタロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社KADOKAWA Connected (略称： KADOKAWA Connected) KADOKAWA Connected Inc. (略称： KADOKAWA Connected) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-28 11:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2021-91 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.357 |
| ページ範囲 | pp.82-87 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-20 (CQ) |
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