Detecting Campaign Promoters on Twitter using Markov Random Fields (ICDM'14) を読んだ - でかいチーズをベーグルする
ICDM14からもう一本。一度も参加したこと無いけど来年は参加してみたいな。 概要 TwitterからCampaign Promotersを検出する。Campaign Promotersってのは企業によるマーケティングやら政府による何らかのキャンペーンとかをやってるTwitterアカウントのこと。ちょっと前に流行ってたけどキャンペーンとかマーケティングをステルスでやるアカウントが多いからそういうの見つけたいよねっていうモチベーション。 貢献 複数タイプのノード、エッジを扱えるようにMRFを拡張してT-MRF (Typed MRF) を提案 Campaign Promotersを検出できるようにMRFのノードポテンシャルとエッジポテンシャルを設計 手法 一言で言えばタスク特化にした特殊なグラフを作って、MRFを使ってTwitterユーザがPromotersかNon-promotersかを推定
Identifying and Labeling Search Tasks via Query-based Hawkes Processes (KDD 2014) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
http://labs.yahoo.com/publication/identifying-and-labeling-search-tasks-via-query-based-hawkes-processes/ 概要 タイムスタンプ付の検索クエリ集合から search task (同じ information need を満たすために入力されたクエリ集合) を特定する． その際，点過程で用いられる Hawkes process と LDA を組み合わせることによってタスクを推定する． 手法 search task を推定するのは意外と厄介．以降 Figure 1を参照． 連続している2クエリが常に同 task であるとは限らない むしろ連続していなくても同 task であることもある ユーザごとにクエリを入れる頻度や間隔も異なる まずはLDAをベースに手法を考えるが，既存のLDAベースの手
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一流論文誌・国際会議に採択されるための研究「心・技・体」原 隆浩（大阪大学）
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