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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-13 14:50 異なるドメインへ適用可能なインフルエンサー特定手法のフォロワーサイズ別のランキング性能の評価 ○田原幸太・津川 翔（筑波大）  CQ2023-76 |
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| 抄録 | （和） | ソーシャルメディアにおいて、他の多くのユーザーに情報を拡散できるインフルエンサーを特定することは重要な研究課題の一つである。我々は特に、学習元と適用先のドメインが異なる場合に、どの程度の精度でインフルエンサーを特定できるか評価してきた。これまでの研究では、ユーザーがインフルエンサーであるかどうかを予測することに焦点を当てていたが、現実にはインフルエンサーの中でもそれらのユーザーの影響力には違いがある。そこで本稿では、インフルエンサー特定問題を、より影響力の強いユーザーを上位にランク付けすることを目指すランキング問題として定式化する。特に、学習元と適用先のドメインが異なる場合において、インフルエンサー予測モデルによるインフルエンサーランキングの有効性を評価する。このとき、ユーザーのフォロワー数に基づきユーザーを 5 つのサブグループに分割し、それぞれのグループで予測モデルのランキング性能を評価する。その結果、フォロワーがあまり多くないが影響力が大きいインフルエンサーといった、自明でないインフルエンサーの特定にグラフニューラルネットワークに基づくインフルエンサー予測モデルが有効であることを示す。 |
| （英） | Identifying influencers on social media who can spread information to many other users is one of the important research issues. We have investigated how accurately influencers can be predicted when the source and target domains of learning are different. However, our previous studies focused on whether the user is an influencer or not. On the other hand, there are differences in the strength of influence among influencers. The influence of the influencers identified by the prediction model has not been evaluated. Therefore, in this paper, we formulate the influencer identification problem as a ranking problem. In particular, we evaluate the effectiveness of influencer rankings obtained from the influencer prediction models when the source and target domains of learning are different. The results show that influencer prediction model based on graph neural network is effective in identifying non-obvious influencers, such as influencers with not many followers but large influence. | |
| キーワード | （和） | ソーシャルグラフ / インフルエンサー / ドメイン適応 / グラフニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | social graph / influencer / domain adaptation / graph neural network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 431, CQ2023-76, pp. 32-37, 2024年3月. | |
| 資料番号 | CQ2023-76 | |
| 発行日 | 2024-03-06 (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 | CQ2023-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE MVE CQ IMQ |
| 開催期間 | 2024-03-13 - 2024-03-15 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa Sangyo Shien Center |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般（魅力工学研究会協賛） |
| テーマ（英） | Media of five senses, Multimedia, Media experience, Picture codinge, Image media quality, Network,quality and reliability, etc（AC） |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2024-03-IE-MVE-CQ-IMQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 異なるドメインへ適用可能なインフルエンサー特定手法のフォロワーサイズ別のランキング性能の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluating the Ranking Performance of Transferable Influencer Identification Methods with a Focus on Follower Counts of Influencers |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソーシャルグラフ / social graph |
| キーワード(2)（和/英） | インフルエンサー / influencer |
| キーワード(3)（和/英） | ドメイン適応 / domain adaptation |
| 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） | 田原 幸太 / Kota Tahara / タハラ コウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： UT) |
| 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： UT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-13 14:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2023-76 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.431 |
| ページ範囲 | pp.32-37 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-03-06 (CQ) |
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