[B-11] コミュニケーションクオリティ

[B-11-18] ソーシャルネットワークにおける情報拡散者特定手法の異なるドメインへの汎化性能の評価

^○田原幸太, 津川翔 (筑波大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

キーワード：ソーシャルグラフ、インフルエンサー、ドメイン適応、グラフニューラルネットワーク

ソーシャルメディア上のインフルエンサーを特定することは、ネットワーク科学の重要な研究課題の一つである。これまで、インフルエンサーを特定する様々な手法が提案されているが、その中でも特に機械学習を用いる手法が有望視されている。しかし既存手法の多くは、与えられたソーシャルグラフにおいてインフルエンサー予測モデルを構築し、構築したモデルをそのグラフに適用することを前提とするため、学習元と異なるグラフに対する予測モデルの汎化性能はこれまで十分明らかにされていない。そこで我々は、学習元と適用先のドメインが異なる場合にどの程度の精度でインフルエンサーを予測できるかを調査してきた。本稿では、学習元と適用先が異なる場合の情報拡散者型のインフルエンサーの予測精度を評価した結果を報告する。