F-002 Movie annotation analysis for sympathy based ranking

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  • F-002 共感度検索のための動画アノテーション分析(F分野:人工知能・ゲーム,一般論文)

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近年,YouTubeやニコニコ動画などの利用者投稿型の動画サービスが人気である。動画には作成者によるタイトル名の他に,視聴者による各動画ヘタグ付けや動画コメントが付与される。ニコニコ動画では視聴回数やマイリスト登録数等の付属情報も取得できる。これら多数の視聴者からの付加アノテーション情報は,視聴者の動画に対する共感を含むため,folksonomyとして動画を特徴付けるマイニング資源に利用可能である。共感度を抽出・定量化できれば,動画のランキング・推薦・分類に有効である。本研究では,ニコニコ動画を対象として利用者投稿型の動画コンテンツに付随するタグやコメントの分析を行った。

A lot of movie services are provided on the web such as YouTube, and Nicovideo. Nicovideo is a poplar movie uploading and streaming service in Japan. Movies are given not only metadata such as title, creator, upload date and movie length by the creator, but also a lot of annotation such as tags and comments by viewers. Nicovideo system provides number of replay and my-lists mark count, additionally. Those annotations may be used as folksonomy based data mining, because viewer may present his/her sympathy in annotation. In this paper, we analyzed annotations. We hope that sympathy analysis from movie annotation may can use for another ranking method.

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