投稿日: WSDM 論文紹介

TwitterRank: Finding Topic-sensitive Influential Twitterers

Weng, Jianshu
Lim, Ee-Peng
Jiang, Jing
He, Qi
In Proc. of WSDM 2010
http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1718520

概要

PageRankを拡張したTwitterRankを提案してツイッターのデータに適用し、トピック毎に影響力の大きいユーザを求めることを目的とした論文。

ユーザが興味のあるトピックの推定

ユーザのツイート全体を1つの文書とみなしてLDAを適用。これにより、各ユーザが各トピックにどの程度興味があるかを確率的に求める。
2ユーザ間の類似度を、各トピックに対する興味の確率分布のJS Divergenceによって求めることで以下の2点が明らかになった。

  • あるユーザがフォローしているユーザは、フォローしていないユーザに比べて興味のあるトピックが類似している。
  • 相互フォローの関係にあるユーザ同士は、そうでないユーザ同士に比べて興味のあるトピックが類似している。

トピックごとに影響力のあるユーザの推定

Topic-sensitive PageRankを拡張して、トピックごとに影響力のあるユーザを推定する手法を提案。ユーザをノードとするグラフを作成。枝はフォローしているユーザからフォローされているユーザに向かって存在。
枝の重みは、フォローされているユーザの発言数と、枝で繋がれているユーザ間のトピックの興味の類似度を基に計算。
提案手法をツイッターのデータに適用し、トピック毎に影響力を持つユーザについて定性的に評価。

上記以外に、提案手法を用いることでフォローすべきユーザを推薦し、精度を定量的に評価。


-WSDM, 論文紹介

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