はじめに 個人の興味の移ろいを、タグ付けの因果*1で視覚化できるのでは?と思い、試してみました。 今回も自分自身の「はてブ」で試しました。 視覚化までの流れ こちら(イベントの時系列分析による因果関係知識の獲得)を参考にアレンジして実装してみました。 流れを簡単にまとめると、次の通りです。 タグ付け系列を生成*2 タグ付け系列を、Kleinbergのバースト系列(列挙型)で連続化 連続化したタグ付け系列の全ペアについて、タグ間に因果関係が存在するかGranger因果検定でテスト テスト通過したタグ付け系列ペアについて、ネットワークで因果関係を描画 もっとたくさん表示した場合*3: 結果について なんだかそれっぽい因果もあるように見えますが、うーん…微妙。 微妙な理由を挙げてみると、次の通りです。 「まとめ」や「twitter」といった、興味対象自体ではないタグが邪魔する*4 個人だとデータ
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