Analysis of diversity trend of online novel by clustering - Collections | Kyushu University Library

＜conference paper＞
Analysis of diversity trend of online novel by clustering

Creator	Creator Name 飯田, 委哉 Iida, Tomoya イイダ, トモヤ Affiliation Affiliation Name 九州大学大学院システム情報科学府 Graduate School of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
	Author PID K000019 Creator Name 伊東, 栄典 Ito, Eisuke イトウ, エイスケ Affiliation Affiliation Name 九州大学情報基盤研究開発センター : 准教授 Research Institute for Information Technology, Kyushu University : Associate Professor
	Creator Name 佐嘉田, 悠樹 Sakata, Yuki サカタ, ユウキ Affiliation Affiliation Name 九州大学工学部電気情報工学科 Department of Electrical Engineering and Computer Science, School of Engineering, Kyushu University
Language	Japanese
Publisher	情報処理学会九州支部
Date	2018-03-01
Source Title	火の国情報シンポジウム論文集
Vol	2018
First Page	1
Last Page	7
Conference	Name 火の国シンポジウム Sequence 2018 Place 長崎県長崎市 Nagasaki City, Nagasaki Country Japan
Publication Type	Version of Record
Access Rights	open access
Rights	(C) 2018 Information Processing Society of Japan
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Abstract	近年，動画ではYouTube やニコニコ動画が，小説では小説家になろうといった利用者投稿型のCGM (Consumer Generated Media) サイトが人気である． CGM サイトには毎日多数のコンテンツが投稿されており，また膨大な利用者がコンテンツを閲覧している．現在，CGM サイトへの投稿コンテンツの画一化が懸念されている．既に見たことのあるようなコンテンツや派生コンテンツの増加が...感じられる．我々は今回，「小説家になろう」を対象に，Cos 類似度の総和を調べることで小説家になろうの画一化について定量的に評価をおこなった．次に，偏りのあるジャンルを特定するために，クラスタリングによるオンライン小説の多様性動向を調査する．各小説のあらすじをDoc2Vec を用いてベクトルで表現し，最後に，小説のベクトル群をX-means でクラスタリングする．クラスタ数やクラスタの要素数を分析することで，投稿小説の多様性動向の分析を行う． In recent years, CGM (Consumer Generated Media) site, such as YouTube.com and Nicovideo.jp for movies, syosetu.com for novels, become very popular. Many contents are posted on those CGM sites everyday, and a huge number of users are browsing the contents. Now a day, some bloggers mentioned that similar contents are well posted to the CGM site. It is felt that contents and derivative contents which have already seen have increased. We proposed contents diversity metric, that is the sum of cosine similarities of contents. We applied our metric to contents of nicovideo.jp and syosetu.com, and found that contents diversity was decrease in both CGM. To identify bias of contents, we investigate the diversity trend of online novel using clustering. We extract synopsis part from each novels, and vectorize them by Doc2Vec. After that, we clustered the vectors using X-means clustering. We report our method and results of clustering.show more
Table of Contents	1.はじめに 2.小説家になろう 3.小説データ収集 4.収集データの解析 5.cos 類似度による多様性動向分析 6.Doc2Vec を用いた小説のベクトル化

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File	FileType	Size	Views	Description
ipsj-hinokuni2018-B4-1	pdf	555 KB	1,521

Details

Record ID	1912136
Subject Terms	統計
	ビッグデータ
	クラスタリング
	X-means
	Doc2Vec
	オンライン小説
	CGM
	多様性分析
Funding Information	Funder Name 日本学術振興会 Japan Society for the Promotion of Science Award Number 15K00451 Award Title 利用者投稿型コンテンツの多様性動向分析
Created Date	2018.04.02
Modified Date	2018.04.04