JP2020035148A - 情報分析装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本実施の形態は以上の構成を備えており、次のように動作する。以下の例では、予め、所定の情報発信サイトにおいて登録された、ブランドA,B,Cのアカウントを分析対象アカウントとするものとする。
アカウントAのフォロワー:α,β
アカウントBのフォロワー:γ,ε
アカウントCのフォロワー:κ,μ
となっているものとする。
αの第1の投稿に含まれるタグ(以下これをα1などと略して記す):「pink」,「love」,「cosmetic」,「l4l(like for like)」
α2:「cosmetic」,「fashion」,「l4l(like for like)」
…
β1:「summer」,「white」,「style」
β2:「pink」,「lovely」,「cute」
…
γ1:「son」,「mama」,「school」
γ2:「mother」,「family」
…
ε1:「daughter」,「son」,「kindergarten」
ε2:「children」,「sibling」,「family」
…
κ1:「work」,「coffee」,「f4f(follow for follow)」
κ2:「fashionable」,「black」,「simple」,「f4f(follow for follow)」
…
μ1:「trend」,「mode」,「white」,「fff(follow for follow)」
μ2:「mode」,「fff(follow for follow)」
…
アカウントAの購読者関係情報:「pink」,「love」,「cosmetic」,「l4l(like for like)」,「cosmetic」,「fashion」,「l4l(like for like)」,「summer」,「white」,「style」,「pink」,「lovely」,「cute」…
アカウントBの購読者関係情報:「son」,「mama」,「school」,「mother」,「family」,「daughter」,「son」,「kindergarten」,「children」,「sibling」,「family」…
というように取得されることになる。なおここでは重複を許して取得しているが、重複は排除することとしてもよい。
アカウントA:「1」(「pink」が属するクラスタの代表ベクトルを表す情報、以下同様),「1」,「3」,「4」,「3」,「5」,「4」,「6」,「6」,「5」,「1」,「1」,「1」…
アカウントB:「2」,「2」,「2」,「2」,「7」,「2」,「2」,「2」,「7」,「7」,「7」…
などといった代表ベクトルを表す情報のリスト(クラスタ情報リスト)が得られることとなる。
アカウントA:Vaca=(Ca(Vrep_1),Ca(Vrep_2)…)
アカウントB:Vacb=(Cb(Vrep_1),Cb(Vrep_2)…)
といったように演算される。ここで、Cp(V)は、アカウントPについて得られたクラスタの代表ベクトルVの数(カウント数)を表す。つまり、Ca(Vrep_1)は、アカウントAについての購読者関係情報に含まれる語彙情報のうち、クラスタ番号「1」に属している語彙情報の数(クラスタ情報リストに、クラスタ番号「1」の代表ベクトルが現れた数)を表す。また、各分析対象アカウントを特徴づけるベクトルの第i番目の成分は、いずれも共通の、i番目のクラスタの代表ベクトルのカウント数を表すものとする。
情報分析装置1は、分析対象アカウントとして指定された複数のブランドの一対の組み合わせごとに上記の処理を繰り返して行う。
ブランドA,B間:ベクトルVaca,Vacbの距離の情報、
ブランドA,C間:ベクトルVaca,Vaccの距離の情報、
ブランドB,C間:ベクトルVacb,Vaccの距離の情報
をそれぞれのブランド間の類似性を表す情報として出力する。
ここまでの説明において、購読者関係情報は、情報発信サイトにおいて投稿された文字列の情報であるものとしたが、本実施の形態は、これらが文字列である場合に限られない。
さらに、上述の例では、制御部11が推定処理部22の判定処理部41として動作する際に、指定された分析対象アカウントごとに、その購読者の購読者関係情報を取得し、取得した購読者関係情報に含まれる語彙情報ごとに、語彙情報が属するクラスタの代表ベクトルの情報Vcxを取り出していたが、本実施の形態では、購読者関係情報に含まれる語彙情報自体の出現頻度の情報をさらに用いてもよい。
本実施の形態によれば、情報発信サイトにおける複数の分析対象アカウントの類似性により評価するので、売り上げの情報が得られない場合などであっても組織間、やブランド間の類似性、あるいは、組織とユーザ(人)との間の類似性など、複数のアカウントの間の類似性を、当該複数のアカウントが同質もの(例えばブランドのみ、組織のみ、など)からなっていても、また、異質なものを含む(例えばブランドとユーザ、組織とユーザなど)場合であっても、数値的に評価できる。
Claims (5)
- 所定の情報発信サイトにおける複数の分析対象アカウントについてのそれぞれの購読者の情報を取得する手段と、
前記購読者ごとに、購読者に関係する購読者関係情報を収集する手段と、
前記複数の分析対象アカウントに含まれる、一対の分析対象アカウント間の類似性を、各分析対象アカウントの購読者の購読者関係情報に基づいて判定する判定手段と、
前記判定した一対の分析対象アカウント間の類似性を出力する手段と、
を含む情報分析装置。 - 請求項1に記載の情報分析装置であって、
前記判定手段は、分析対象アカウントの購読者ごとの前記購読者関係情報に含まれる語彙情報の出現頻度の情報を得て、当該得られた出現頻度の情報を用いて、一対の分析対象アカウント間の類似性を判定する情報分析装置。 - 請求項1に記載の情報分析装置であって、
前記購読者関係情報に含まれる語彙情報を、互いに類似する語彙情報ごとのグループに分類する分類手段をさらに備え、
前記判定手段は、前記複数の分析対象アカウントに含まれる、一対の分析対象アカウント間の類似性を、各分析対象アカウントの購読者の購読者関係情報に含まれる語彙情報の分類間の類似性に基づいて判定する情報分析装置。 - 請求項1から3のいずれか一項に記載の情報分析装置であって、
前記購読者関係情報に含まれる語彙情報を表す特徴量を、当該語彙情報間の類似性に対応する距離が定められた値として表現するよう機械学習する手段をさらに備え、
前記判定手段は、複数の分析対象アカウントに含まれる、一対の分析対象アカウント間の類似性を、各分析対象アカウントの購読者の購読者関係情報に含まれる語彙情報に対応する前記特徴量に基づいて判定する情報分析装置。 - コンピュータを、
所定の情報発信サイトにおける複数の分析対象アカウントについてのそれぞれの購読者の情報を取得する手段と、
前記購読者ごとに、購読者に関係する購読者関係情報を収集する手段と、
前記複数の分析対象アカウントに含まれる、一対の分析対象アカウント間の類似性を、各分析対象アカウントの購読者の購読者関係情報に基づいて判定する判定手段と、
前記判定した一対の分析対象アカウント間の類似性を出力する手段と、
として機能させるプログラム。
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- 2018-08-29 JP JP2018160577A patent/JP7266838B2/ja active Active
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山下 晃弘、外3名: "SNSプライバシー保護とリスク管理の検討", 情報処理学会 デジタルプラクティス, vol. 第6巻,第2号, JPN6019040283, 7 November 2016 (2016-11-07), JP, pages 150 - 158, ISSN: 0004833609 * |
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JP7076030B2 (ja) | 2020-09-30 | 2022-05-26 | ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド | ユーザーインタラクション情報処理モデルの生成方法と装置、ユーザーインタラクション情報処理方法と装置、設備、媒体、及びプログラム |
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