東京近郊を対象としたTwitterユーザの細粒度ロケーション予測に関する検討

抄録

SNS広告需要の拡大を受け，より高精度なターゲティング手法が求められている．そこで，筆者らはエリアマーケティングを想定したTwitterユーザの細粒度ロケーション予測を試みた．具体的には，ジオタグ付きTweetなどから得られる住所情報をラベルとしたラベル伝搬アルゴリズムを用いて街区ごとの訪問確率を予測し，大字レベルの粒度で該当エリアを訪れる可能性のあるTwitterユーザの予測を目指す．検証実験として，提案手法に基づき街区名を入力すると当該地点を訪れる可能性の高いユーザのリストを出力するシステムを構築し，1都4県に属する市区町村，および大字を基準とした約8000街区に対し，各街区をユーザが訪れる可能性の予測を試みた．その結果，全体を平均して都道府県レベルでの予測精度は73%，市区町村レベルでは42%，大字レベルでは25％となったまた，東京都のみで予測したところ，大字レベルで31％の予測精度となった．これらの結果を踏まえ，提案手法の有効性について考察する．