居住地

主 居住地周辺 活動 考 、投稿 位置情報付

、各 居住地 付与 。居住地 付与 次 手順 。 、

第5章 用 居住地推定 性能 45

居住地 付与 、Twitter Streaming API^*1 利用 日本 包含 矩

形^*2内 位置情報付 収集 。 、地理座標情報（coordinates）

付与 利用 、付与 除外 。

、Bot 影響 減 、先行研究 [森國 15] 同様

方法 位置情報付 集合 Bot 取 除 。

後、総務省統計局 平成22年度国勢調査 境界 用 、 付与 地理座標 含 日本 市区町村（ ） 照合 。 、 照合

（日本国外 ） 除外 。 、 最 多

投稿 居住地 付与 。

2014^年1^月1^日 12^月31^{日 位置情報付} Streaming API

140,055,452件集 。投稿回数 極端 少 除外 、同

5回以上投稿 絞 込 、 最 多 投

稿 居住地 付与 。 結果、610,891 ^{居住地 付与}

。

5.3.2

構築 、居住地 付与 関係

用 。居住地 付与 集合

集合 2015年7月 収集 。 用 、次 手順 構築 。 、居住地 付与 集合 、

集合、 集合、 5.3.3節 述

情報 、1 以上 取得 除外 。 、残 集合

。次 、 同士

相互 作 。 単純無向

。

最終的 、471,761 3,112,137 含 。

居住地 付与 。総務省統計局 境界 日本 市区町村 1,901種類含 、作成 1,873種類

出現 。 、 1 持 （孤立 ）

82,677 存在 。本研究 情報 使 居住地推定手

法 用 、 居住地 推定 。推定

*1https://developer.twitter.com/en/docs/tweets/filter-realtime/api-reference/

post-statuses-filter.html(viewed 2019-05-13)

*2北緯20度 50度、東経110度 160度 範囲。

第5章 用 居住地推定 性能 46

居住地推定 対象 、分析 際 考慮 。

5.3.3 ^属性

特徴 調 、 属性 用意 。 特徴 、

*3 得 値 用 。 構築

関係 収集 同時期 2015年7月 、居住地 付与

情報 取得 。 属性 、 名（screen name^）

文字数、名前（name） 文字数、場所 文字数、自己紹介文 文字数、 数、

数、 数、公開 入 数、総 数 。日本語 文

字 英数字 1文字 。

他 属性 、 値 計算 、 作成日

日数、1日 数、 ／ 比 。 作成日

2015年7月1日 日数 作成日 日数 。1日

数 、総 数 作成日 日数 割 。

／ 比 数/( 数+ 1) 定義 。以上、

有効 可能性 広 調査対象 。

5.4 ^実験設定

居住地 推定 特徴 明 、 属性値 居住

地推定 対象 選択 、 居住地推定 性能 分析 。推定 対

象 、 持 関係 構築 収集

。居住地 付与 471,761 対象 、付与 1

隠 推定 繰 返 leave-one-out交差検証 性能 調査 。

5.4.1 ^{居住地推定手法}

居住地推定 、無向 G(V, E) 付与 集

合 M 使 、居住地 （ 付 ） u 居住地

lˆu = infer(V, E, M) ^{推定 。}V ^{集合 、}E ^集合

。

本章 、 居住地推定手法 隣接 情報 使

*3https://developer.twitter.com/en/docs/tweets/data-dictionary/overview/

user-object.html(viewed 2019-05-13)

第5章 用 居住地推定 性能 47

手法 実験 用 。 、infer(V, E, M) 代 V E 計算

u 隣接 集合Nu ={v|(u, v) ∈E} ^{利用 、}infer(Nu, M) 。

最 情報 用 居住地推定 手法 、 関係

比較的密度 高 場合 十分有効 機能 [廣中 17]。

本章 、[Jurgens 15] 良好 性能 示 [Davis Jr. 11] 推定手法 用

。 手法 、推定対象 隣接 持 中 最 現

選択 推定値 手法 。 手法 表現 式(5.1) 。

、arg max^∗ 同値 集合 返 定義 。本章 、最 現

複数 場合 、学習 中 出現頻度 高 選択 。 S_u = arg max^∗

l∈{ln|n∈Nu}|{v|v ∈N_u, l =l_v}|

Infer(N_u, M) = arg max

l∈Su

|{n|n∈M, l=l_n}| (5.1)

Davis Jr. [Jurgens 15] 、居住地 推定 選択

、最小友人数、最大友人数、最小投票数 用 。最小友人数 最大友人数 、

相互 数（Davis Jr. 用 次数） 最小値 最大値

、最小投票数 |N_u∩M|=|N_u| ^{。本章 、 得}

属性 用 推定 難 特徴 調 、最小友人数 最大友人数

考慮 。最小投票数 1 ^{、推定 推定 。}

用 多 居住地推定手法 、関係 近 住 仮定 用 。 本章 分析結果 、同様 仮定 、

用 他 推定手法 参考 結果 考 。