投稿日:2014/01/06 更新日: その他 論文紹介

Unexpected Relevance: An Empirical Study of Serendipity in Retweets

Tao Sun
Ming Zhang
Qiaozhu Mei
In Proc. of ICWSM 2013

概要

Serendipityな情報とはどのようなものかを定義した論文.また,その定義に基づいて,twitter上でユーザがretweetしたもののうち,そのユーザにとってserendipityなものがどの程度あるか,serendipityな情報がユーザのtwitter上での振る舞いにどのような影響を与えるか,を明らかにした.

Serendipityの定義

ある情報源sが発する情報xが情報の受け手rにとってserendipitousであるとは,xrの予期していたものと反する(unexpected)ものであり,かつrにとって有益な(related,useful)ものであることとしている.つまり,
serendipity = unexpectedness × relevance
となる.

twitter上では,あるユーザsの日頃のツイートから語の分布\phi_{s}が構築され,sのあるツイートが\phi_{s}とは大きくかけ離れたものであればunexpectedなツイートとなる.
また,ユーザrの日頃のツイートからも語の分布\phi_{r}を構築し,ユーザsのツイートが\phi_{r}と近いものであればrにとってrelevantなツイートとなる.

Serendipitousなツイートの発見

尤度比検定によってunexpectedなツイートとrelevantなツイートをそれぞれ発見し,unexpectedかつrelevantなツイートをserendipitousなツイートとする.
unexpectedなツイートを発見するための尤度比検定では,仮説H_{0}を「ツイートxがユーザsの言語モデルにのみ基づいて発せられた」,仮説H_{1}を「ツイートxがユーザsとtwitter上のトレンドとtwitter全体の複合的な言語モデルに基づいて発せられた」とし,H_{0}が否定されればunexpectedとなる.


-その他, 論文紹介

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