| 演題番号 | 3H1-01 |
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| 題目 | Webから抽出した社会ネットワークに基づくエンティティランキングの学習 |
| 著者 | 金 英子 (東京大学大学院) 松尾 豊 (東京大学大学院工学系研究科) 石塚 満 (東京大学大学院情報理工学系研究科) |
| 時間 | 6月13日(金) 09:00〜09:20 |
| 概要 | 社会ネットワークは人や組織のコミュニティの分析，情報の推薦や共有などにおいて重要であり，近年，Web上の情報から社会ネットワークを自動的に抽出して分析する研究が注目されている．本研究では，これらの自動的に抽出された社会ネットワークに基づいてエンティティのランキングを予測するランキング学習モデルを提案する．まず，Web上から対象エンティティ同士のさまざまな関係を抽出してネットワークを構成する．そして，中心性とランキングアルゴリズムを利用してネットワーク中のノードをランキングし，正解となるランキングの方法を学習する．評価実験では，企業の価値と研究者のランキングをそれぞれの関係構造から予測する試みを行なう．本研究を通じて，どのような関係がランキングに寄与するか，どのようなネットワーク構造がランキングを上げるために有益であるかなど新しい知見を得ることが可能であると考えられる． |
| 論文 | PDFファイル |