ウェブマイニング分野の国際会議WI-IAT2021の“Regular Paper”として論文が採択されました

〜企業アカウントをフォローする可能性が高いアカウントの集合を予測する手法を開発〜

ホットリンク

2022年2月7日 11時00分

SNSマーケティング支援サービスを提供する株式会社ホットリンク（本社：東京都千代田区、証券コード：3680、代表取締役グループCEO：内山幸樹、以下ホットリンク）は、当社研究開発部門と大阪大学（大阪府吹田市山田丘、総長：西尾章治郎）大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻ビッグデータ工学講座（以下鬼塚研究室）との共同研究論文が、難関国際会議である「WI-IAT2021」の“Regular Paper”として採択されたことをお知らせいたします。

１.　論文概要
「WI-IAT2021」は、ウェブマイニング・ウェブインテリジェンスに関する論文採択率が25%の難関国際会議です。
今回、「WI-IAT2021」にて発表した、鬼塚研究室との共同研究との論文が“Regular Paper”として採択されました。

■論文タイトル
Effective Candidate Selection and Interpretable Interest Extraction for Follower Prediction on Social Media

■発表学会
The 20th IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology
URL https://www.wi-iat.com/wi-iat2021/index.html

本論文は、ソーシャルメディア上において指定された企業アカウントをフォローする可能性が高いアカウントの集合を予測する手法を開発したものです。

２.　技術の特徴
近年のAI技術では、AIの予測結果がどのような計算過程で得られたのかわからず、モデルがブラックボックスになってしまう問題点がありました。

本研究の特徴として予測結果が説明可能なホワイトボックスのモデルを用いても、一般的に性能が良いと言われているブラックボックスのモデルと同等の性能を達成した点にあります。

説明可能なモデルを採用することで、なぜこのような結果になったのかの要因が掴みやすいモデルになっているため、そこで得られた知見をソーシャルメディア上の他のマーケティング活動にも応用可能であることも本技術の特徴です。

３.　研究の経緯
ホットリンクでは、大学とのさまざまな連携をしながらソーシャルメディアに関する研究開発を進めています。

この研究成果の背景として、当初、鬼塚研究室の学生である前川政司さんがホットリンクにてリモートインターンで一定の成果を出したことがあります。それがきっかけで、ホットリンク・大阪大学大学院情報科学研究科との共同研究に発展し（リモート形式で実施）、その共同研究の成果を論文として発表したものです。

４.　今後
今後もソーシャルメディア上の人々の行動の解明や、社会やビジネス上に必要な研究開発に努めてまいります。

株式会社ホットリンクについて（証券コード：3680　東証マザーズ）
「ソーシャルメディアマーケティングにスタンダードを創る」をビジョンに、SNSマーケティング支援サービスを提供しています。最先端のAI（人工知能）技術を搭載したソーシャル・ビッグデータ解析ツールと、独自の売上アップにつながるSNS活用メソッドにより、クライアントの販売促進・認知拡大に繋がるソーシャルメディアマーケティングを支援します。