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[4G1-GS-4-01] Transformerベースモデルによるマルチモーダル特徴量を用いたSNSアカウントの人気推移予測
キーワード：人気分析、マルチモーダル、SNS
SNSの普及により，企業や個人が人気を獲得することの重要性が増してきている．人気についてより深く理解するため，popularity analysisの分野では様々な人気の予測モデルが提案されている．しかし，多くの先行研究では分析対象が単一の画像や動画などに留められており，それらのコンテンツの投稿元であり上位の概念であるSNSアカウントを対象とした人気分析手法は確立されていない．よって本研究では，SNSアカウントを対象とし，それらに紐づくアカウント情報・テキスト・画像・動画などのマルチモーダルな特徴量を入力として，人気推移を予測するモデルを提案する．実社会データを用いて予測実験を行った結果，ベースラインと比較して相対的に劣るものの，このタスクにおける改善の余地と方向性を示すことができた．
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