クラスタリングによる利用者投稿動画の偏在性分析

HANDLE Open Access
  • Sakata, Yuki
    Department of Electrical Engineering and Computer Science, School of Engineering, Kyushu University
  • Ito, Eisuke
    Research Institute for Information Technology, Kyushu University : Associate Professor

Abstract

動画や小説，画像などのコンテンツを投稿するサービス（CGM, Consumer Generated Media) が人気である。近年CGM サイトへの投稿コンテンツの画一化への懸念がある。多様性が減少し画一化が進むと文化的な活力も減り，サイト経営にも問題になる。我々はニコニコ動画を対象に，動画の多様性動向について分析している。今回，動画のメタデータにクラスタリングを適用し，クラスタのサイズ等から動画集合の多様性について分析した。動画をクラスタリングするには，動画をベクトルで表現する必要がある。動画にはタイトル，説明文，視聴者が付与するタグが付随しているものの，これらの文字は重要情報ではあるものの，情報量が少なくまた単語のゆらぎも大きい。そこで，辞書であるニコニコ大百科等を利用して，動画ベクトル化する。ニコニコ大百科の説明ページから，Doc2Vec で見出し語を，Word2Vec で各単語をベクトル化した。単語のベクトルデータを用いて，各動画をベクトルで表現した。次に動画ベクトルの集合を分割X-means でクラスラリングした。その後，各クラスタのサイズなどを分析することで，投稿動画の多様性を分析した，ベクトル化，クラスタリングの結果，および多様性動向の分析結果について報告する。

1.はじめに / 2.ニコニコ動画とニコニコデータセット / 3.ニコニコ大百科を用いた動画ベクトル化 / 4.ベクトル化とクラスタ数決定指標の組み合わせの最適化 / 5.クラスタリングによる偏在性分析 / 6.おわりに

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Details 詳細情報について

  • CRID
    1050580007681881728
  • NII Article ID
    120006654879
  • HANDLE
    2324/1912138
  • Text Lang
    ja
  • Article Type
    conference paper
  • Data Source
    • IRDB
    • CiNii Articles
    • KAKEN

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