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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-09-12 10:30 Wikipedia記事の内容と閲覧時間帯の関係の統計的分析 ○吉井健敏（D2C）・持橋大地（統計数理研）  DE2024-7 |
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| 抄録 | （和） | インターネット上には多岐にわたるコンテンツで溢れていて、ユーザはライフサイクルに沿ってそれらを利用する。メディアは閲覧数に応じた収益を獲得するため、コンテンツとユーザの時間特性を把握し閲覧数を増大させることは重要なビジネステーマである。本研究ではWikipediaの記事概要と閲覧ログを用いて、記事内容とユーザの興味の時間特性を明らかにする手法を提案する。まず、内容が類似するWikipedia記事のクラスタ内では閲覧される時間帯も類似することを発見する。次に記事の時間帯ごとの閲覧傾向を定義し、独立成分分析を利用して異なるユーザグループの時間特性を抽出し、それらが直感的なライフサイクルと一致すること、また閲覧傾向が類似する記事は意味内容も類似することを明らかにする。以上の議論から、記事内容と閲覧傾向に密接な関係があることが期待できるため、ニューラルネットを使って記事内容から閲覧傾向を直接予測できることを示す。本研究はWikipediaの記事について注目しているがシンプルな手法ゆえ、閲覧ログが取得可能なあらゆるコンテンツで適応可能である。 |
| （英） | The internet is replete with a diverse array of content that users engage with according to their individual life cycles. Media outlets generate revenue based on view counts, making it essential to comprehend the temporal dynamics of both content and user interests to boost these numbers—a key business objective. This study introduces a methodology using Wikipedia article summaries and viewing logs to investigate the temporal characteristics of article content and user preferences. Initial findings reveal that articles within clusters of similar content exhibit similar viewing patterns. The research further establishes viewing trends for each article over time, employing Independent Component Analysis (ICA) to delineate the temporal traits of various user groups. This analysis confirms that these patterns correspond to intuitive life cycles, and that articles sharing similar viewing trends also share similar meanings. These findings underscore a significant correlation between article content and viewing trends, suggesting that viewing patterns can be directly predicted from article content using neural networks. While this research is centered on Wikipedia articles, the simplicity of the approach allows for its application to any content with accessible viewing logs. |
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| キーワード | （和） | ウィキペディア / 独立成分分析 / 階層クラスタリング / / / / / |
| （英） | Wikipedia / ICA / Hierarchical Clustering / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 185, DE2024-7, pp. 19-24, 2024年9月. | |
| 資料番号 | DE2024-7 | |
| 発行日 | 2024-09-04 (DE) | |
| 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 | DE2024-7 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE IPSJ-DBS IPSJ-IFAT |
| 開催期間 | 2024-09-11 - 2024-09-12 |
| 開催地（和） | 淡路夢舞台 |
| 開催地（英） | Awaji Yumebutai |
| テーマ（和） | ビッグデータを対象とした管理・情報検索・知識獲得および一般 |
| テーマ（英） | Bigdata management, information retrieval, knowledge discovery, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DE |
| 会議コード | 2024-09-DE-DBS-IFAT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Wikipedia記事の内容と閲覧時間帯の関係の統計的分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | When do you read the text? Statistical analysis of viewing time of Wikipedia articles |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ウィキペディア / Wikipedia |
| キーワード(2)（和/英） | 独立成分分析 / ICA |
| キーワード(3)（和/英） | 階層クラスタリング / Hierarchical Clustering |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 吉井 健敏 / Taketoshi Yoshii / ヨシイ タケトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社D2C (略称： D2C) D2C Inc. (略称： D2C) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 持橋 大地 / Daichi Mochihashi / モチハシ ダイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 統計数理研究所 (略称： 統計数理研) The Institute of Statistical Mathematics (略称： ISM) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-09-12 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | DE |
| 資料番号 | DE2024-7 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.185 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-09-04 (DE) |
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