近年Twitterに代表されるマイクロブログの利用が定着してきている．Twitterでは，ユーザは，ツイートと呼ばれる長さが140文字に制限された記事を投稿できる．本論文では，ユーザがマイクロブログに記事を投稿する時間帯や頻度，リプライやリツイートなどの機能，ツイートの文字数といった，投稿活動を構成する要素を抽出し，投稿活動の時間的な遷移に基づいてユーザをクラスタリングする手法を提案する．ここでは，投稿活動を構成する要素のうち，投稿数の変動のパターンに着目し，変動のパターンと他の要素との関係を分析する．具体的には，投稿数の平均値からの差分に基づいた特徴量を使用してユーザをクラスタリングし，クラスタリング結果を解釈するために各クラスタの頻出する遷移パターンを抽出する．1年間にわたる日本語のツイートを対象に，遷移パターンとユーザの関係について分析を行い，提案法がユーザのクラスタリングに有効であるとの結果を得たので報告する．
