私立大学１・２・３

実施地域

京都府

取組内容

研究

実施体制

学部・学科

連携状況

他大学, その他

機械学習アプローチによるソーシャルネットワークマイニング

2020年7月27日

取組概要

近年、ソーシャルメディアの普及や情報通信技術の発達により、人々の行動やコミュニケーションに関するビッグデータが得られるようになってきた。本研究では、そのようなデータに内在するソーシャルネットワークを検出し分析する有効な手法を構築し、それに基づいた知識発見技術の創出を目指す。

ソーシャルメディアを利用して、多種多様な情報を容易に世界に向けて発信したり評価したりすることができるようになってきた。投稿されたそのようなオンラインアイテムは、多くの人々に高く評価され共有されていくことによってポピュラリティを獲得していくが、このような現象は日常生活や社会のトレンドにも大きな影響を及ぼす場合があるので、オンラインアイテムが共有されポピュラリティを獲得していく過程のモデル化がソーシャルネットワークマイニング研究の分野で注目されている。また、位置情報ベースサービスや写真共有サイト等の普及により、都市における人々の好みのスポットやその間の移動パターン等についても分析が可能になってきているので、このようなデータに基づいて、都市における魅力的なスポット（POI）への訪問イベント発生過程をモデル化することにも注目が集まっている。本研究では、オンラインアイテム群や観光都市のPOI群に対するアテンションダイナミクスの確率モデルを機械学習アプローチにより構築し、オンラインアイテム群や主要観光エリア群の影響構造を表現するソーシャルネットワークを抽出することおよび、各オンラインアイテムや各主要観光エリアのポピュラリティを予測することを目指す。

成果

点過程に基づいた新たな確率的アテンションダイナミクスモデルとその有効な学習法を構築することにより、料理レシピ共有サイトにおける料理レシピの近い将来のポピュラリティ予測および、料理レシピ群の協調構造の検出が可能となった。また、写真共有サイトデータに基づいて、都市における近い将来のPOI訪問イベント予測および、主要観光エリア群の時空間的な影響構造の検出が可能となった。本研究は、成果の一部が2018年度人工知能学会論文賞を受賞する等、社会からも評価されている。

情報通信技術の進歩によりサイバー空間とフィジカル空間の融合が進みつつあるが、ソーシャルネットワークマイニング技術を高度化し、ソーシャルメディアから得られる時空間ビッグデータを活用した社会トレンド分析や観光マーケティング等への応用を目指していきたい。

※この取組は、提言・事例集『私立大学理工系分野の研究基盤の強化と向上－科学技術イノベーションの推進に向けて－』で紹介した研究事例です。
詳細等は関連リンクをご覧ください。