反響特性分析に基づいたBlog記事マイニング

情報処理学会

書誌事項

タイトル別名
  • Responses of a Blog Post: An Analysis of Interactions between Writers and Readers

説明

Blog 記事は表記揺れが大きく，コメント等により動的に文章やリンクが追加されるという特徴を持っており，従来の検索手法では目的の記事を見つける事が困難である．これに対し，提案手法では記事の内容やリンク構造を分析するのではなく，記事を取り巻く人間の行動情報を利用してBlog 記事の性質を分析するアプローチを採っている．記事上で起こっているインタラクションの様子を 「広さ」，「強さ」，「速さ」，「長さ」 という多次元要素からなる 「反響特性」 と定義する事で，「幅広い人から関心を集めている」 や 「少数の人が熱烈に関心を示している」 というように記事の性質を詳細かつ多面的に分析する事が可能になる．映画に関するクチコミ記事を探すというシーンを想定して行った評価実験では，「幅広い人から強い関心を長期間集めている」 記事を提示したところ，ユーザの満足度が高くなるという結果となり，提案手法の有用性を確認する事ができた．

In this paper, we suggest one method for mining blog posts using features of interactions between writers and readers. We analyze features of their intaractions and estimate the post's "responses" being composed of width, strength, quickness and length. Using "response" information, users can find posts such as "having gotten a consecutive attention by masses," "having small number of enthusiastic readers," and so on. We ran experiments to evaluate our proposition with a prototype system and in a paticular circumstance (searching movie reviews), our method showed better results than an existing way.

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