担当：北澤 拓也
題目：関係データのクラスタリングおよびタグの重み付けによるFolksonomy上のユーザモデリング
概要：
Webページや動画、画像といった多様なコンテンツに対してユーザが自由にタグ付けを行うことのできるシステムをFolksonomyと呼ぶ。Folksonomyはユーザにとって自由度の高いシステムであるが故に得られるデータは扱いづらく、文献[1]に代表される先行研究では知識抽出を行う際に多くの手続きを要した。
本研究ではFolksonomyから得られるデータを1つの行列（関係データ）として扱い、より少ない手続きでFolksonomy上のユーザのグループ構造およびその特徴を抽出する手法を提案した。
提案手法は
(1) 無限関係モデル[2]に基づく関係データのクラスタリング
(2) tf-idf重み付けを応用したタグの重み付け
という2つのステップからなり、実データによる実験の結果、提案手法により類似ユーザの発見およびその特徴付けが可能であることが確認された。[3, 4]
参考文献
[1] S. Niwa et al. Web page recommender system based on folksonomy mining. In Proc. of ITNG2006, pages 388–393, Apr. 2006.
[2] C. Kemp et al. Learning systems of concepts with an infinite relational model. In Proc. of AAAI2006, pages 381–388, July 2006.
[3] T. Kitazawa and M. Sugiyama. Relational clustering in social bookmark. In Proc. of Tohoku-Section Joint Convention of Institutes of Electrical and Information Engineering, 2A05, Aug. 2014.
[4] 北澤 拓也, 杉山 雅英. 関係データ解析によるFolksonomy上のユーザモデリング. 情報処理学会第77回全国大会, 3N09, Mar. 2015.
