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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-13 16:35 投稿に付与されるお気に入り登録数を予測するための教師あり学習に基づくSNSユーザのライフログデータ解析 ○荒澤孔明・松川 瞬・杉尾信行・和田直史・松﨑博季（北海道科学大）  LOIS2022-56 |
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| 抄録 | （和） | SNSを活用したマーケティングなどでは，人々の関心を誘発させる投稿をいかに制作し，いかに発信するかが重要な課題となる．特に，人々がお気に入り登録を行う際の要因を特定し，また，ある投稿が，どの程度の人々にお気に入り登録されるであろうかを予測する技術が必要である．そこで本稿では，SNS ユーザごとに，これまでお気に入り登録を行ってきた投稿群の特徴を学習し，これから閲覧する投稿に対して，お気に入り登録を行うか否かを2値分類する予測モデルの構築を行う．加えて，その性能評価やお気に入り登録に影響を与える要因分析も行っていく． |
| （英） | It is an important issue to establish how to produce and transmit a post that triggers people's interest, in marketing and other activities using social network. In particular, we need a technology that forecasts the posts that users would be interested in and identifies the factors. This paper proposes a method that forecasts whether or not a user would bookmark a post that he/she sees from now on, based on learning the features the posts are bookmarked by the user. In addition, it evaluates the performance of the method and analyzes the factors that affect bookmark-behavior of each user. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / いいね / Twitter / 勾配ブースティング決定 / / / / |
| （英） | Machine Learning / Like / Twitter / Gradient Boosting Decision Tree / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 423, LOIS2022-56, pp. 72-76, 2023年3月. | |
| 資料番号 | LOIS2022-56 | |
| 発行日 | 2023-03-06 (LOIS) | |
| 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 | LOIS2022-56 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS |
| 開催期間 | 2023-03-13 - 2023-03-14 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィスインフォメーションシステム、ライフインテリジェンス、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2023-03-LOIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 投稿に付与されるお気に入り登録数を予測するための教師あり学習に基づくSNSユーザのライフログデータ解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Lifelog Data Analyses of SNS Users Based on Supervised Learning to Forecast the Number of Bookmarks of A Post |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | いいね / Like |
| キーワード(3)（和/英） | Twitter / Twitter |
| キーワード(4)（和/英） | 勾配ブースティング決定 / Gradient Boosting Decision Tree |
| 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） | 荒澤 孔明 / Komei Arasawa / アラサワ コウメイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道科学大学 (略称： 北海道科学大) Hokkaido University of Science (略称： Hokkaido Univ. of Sci.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松川 瞬 / Shun Matsukawa / マツカワ シュン |
| 第2著者 所属（和/英） | 北海道科学大学 (略称： 北海道科学大) Hokkaido University of Science (略称： Hokkaido Univ. of Sci.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉尾 信行 / Nobuyuki Sugio / スギオ ノブユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 北海道科学大学 (略称： 北海道科学大) Hokkaido University of Science (略称： Hokkaido Univ. of Sci.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和田 直史 / Naofumi Wada / ワダ ナオフミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 北海道科学大学 (略称： 北海道科学大) Hokkaido University of Science (略称： Hokkaido Univ. of Sci.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松﨑 博季 / Hiroki Matsuzaki / マツザキ ヒロキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 北海道科学大学 (略称： 北海道科学大) Hokkaido University of Science (略称： Hokkaido Univ. of Sci.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-13 16:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | LOIS2022-56 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.423 |
| ページ範囲 | pp.72-76 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-03-06 (LOIS) |
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