Personalization of Estimating Influencer Based on Reaction and Interest in SNS

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  • SNSにおける反応と関心に基づくインフルエンサ推定の個人化

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ユーザの言動に影響を与える人物（インフルエンサ）を精確に推定することは，消費行動の促進や学習への動機づけなど様々なタスクをサポートするための重要な基礎技術となる．そのなかでも，社会的に影響を与えている人物（著名人など）のような，ユーザに共通したインフルエンサだけでなく，身近な人物（友人など）のような，個々人に依存した異なるインフルエンサを推定する技術は，より高度にパーソナライズされた情報推薦システムへの発展にもつながる．そこで本論文では，他者に影響されているであろうことがうかがえるSNS（Twitter）上の反応や関心を分析することで，ユーザごとに影響を受けている人物を推定する手法を複数提案し，それらの推定性能に関する比較実験を行う．

An Influencer is a person who has a large impact on users' behaviors. Precise Influencer discovery is an important technology for supporting our many tasks such as encouraging consumption behaviors and motivation for learning. In particular, to estimate not only a commonly-recognized Influencer such as a celebrity but also a personalized Influencer such as the familiar person of a user, can be expected to personalize a recommender system. This paper proposes various methods to estimate the specific Influencer for a user by analyzing the user's reactions and interests to other persons in social network (twitter) and conducts comparative experiments on the estimation performance of these methods.

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