[1I2-J-5] Webインテリジェンス

[1I2-J-5-02] 多様なソーシャルネットワーク構造を用いたcyber-predator予測分析

〇西口 真央¹、鳥海 不二夫¹ (1. 東京大学)

キーワード：ソーシャルネットワーク、サイバー犯罪検知、表現学習

本研究では，様々なソーシャルネットワーク構造を利用して，ソーシャルネットワークサービスにおけるcyber-predatorの検知を行うことで，各ネットワーク構造の説明力を比較分析する．我々はまず，プロフィールの閲覧やコメントに対する反応などから、8つのソーシャルネットワークを定義する．次に，Large-scale Information Network Embedding (LINE)と呼ばれる手法を適用し，これらのネットワーク構造の潜在表現を獲得する．得られた潜在表現を用いて、cyber-predatorを予測するための分類モデルをネットワークごとに作成する．実験の結果，多くのネットワーク構造がcyber-predatorの予測に有用であることが確認できた．また，最も説明力の強いネットワーク構造は，プロフィール情報の閲覧であるといった，いくつかの興味深い知見を得ることに成功した．本研究で得られた知見は，未成年者のサイバー犯罪被害を抑えるために利用される．