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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-01-30 10:20 カスケードグラフ埋め込みのカスケード分類における有効性の評価 ○柴尾直紀・津川 翔（筑波大）  CQ2024-69 |
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| 抄録 | （和） | ソーシャルメディア上では様々な情報が拡散されており、大規模に拡散された情報は実社会に影響を与える。ソーシャルメディア上での悪意ある情報拡散の抑制や、正しい情報の拡散の促進のため、カスケードグラフマイニングの研究が活発に行われている。カスケードグラフマイニング手法は、情報拡散の構造を表現したカスケードグラフから、情報の拡散ダイナミクスや、情報拡散の社会に与える影響を予測・推定する。有望なカスケードグラフマイニング手法の一つにContrastive Cascade Graph Learning（CCGL）がある。本稿では、CCGLをカスケード分類タスクに適用し、その有効性を評価する。 様々なプラットフォームにおけるカスケードグラフのデータセットを用いて、与えられたカスケードグラフがどのデータセットのものであるかを予測するモデルを学習する。評価実験の結果、CCGLによる予測モデルは、他のベースラインモデルと比べて、0.1ポイント程度高いF1-Scoreでカスケードグラフを分類できることを示す。 |
| （英） | Various types of information are disseminated on social media, and information that spreads widely can influence real-world society. For limiting the spread of malicious content and promoting the dissemination of accurate information on social media, research on cascade graph mining has been actively conducted. Cascade graph mining techniques analyze cascade graphs, which represent the structure of information diffusion, to predict and estimate the dynamics of information propagation and its social impact. In this study, we apply a promising cascade graph mining method, Contrastive Cascade Graph Learning (CCGL), to the cascade classification task and evaluate its effectiveness. Experimental results using datasets from different platforms demonstrate that CCGL is effective for cascade classification. | |
| キーワード | （和） | ソーシャルメディア / カスケードグラフ / カスケード分類 / / / / / |
| （英） | Social Media / Cascade Graph / Cascade Classification / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 368, CQ2024-69, pp. 12-17, 2025年1月. | |
| 資料番号 | CQ2024-69 | |
| 発行日 | 2025-01-23 (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 | CQ2024-69 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ CBE |
| 開催期間 | 2025-01-30 - 2025-01-31 |
| 開催地（和） | 博多 リファレンス駅東ビル貸会議室 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク科学、計算社会科学、ヒューマンコンピューターインタラクション、データ解析、ユーザー行動、メディア品質、一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Computational Social Science, Human Computer Interaction, Data Analysis, User Behaviour, Media Quality, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2025-01-CQ-CBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | カスケードグラフ埋め込みのカスケード分類における有効性の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluating the Effectiveness of Cascade Graph Embeddings in Cascade Classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソーシャルメディア / Social Media |
| キーワード(2)（和/英） | カスケードグラフ / Cascade Graph |
| キーワード(3)（和/英） | カスケード分類 / Cascade Classification |
| 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） | 柴尾 直紀 / Naoki Shibao / シバオ ナオキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 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： Univ. of Tsukuba) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-01-30 10:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2024-69 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.368 |
| ページ範囲 | pp.12-17 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-01-23 (CQ) |
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