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// [[:private]]
CONTENTS~
#contents
----

*背景 [#n9336cc7]
近年，ソーシャル・ネットワーキング・サービス（以下SNS）と呼ばれるオンライン・サービスが普及している．

-特徴
--相互認証に基づく明示的な「友人」関係
--「友人」の公開
--自己プロフィールの記述
--コミュニケーション支援
--コミュニティ形成支援


**問題 [#f16e268f]

**できたら良さそうなこと [#pd3205fe]

*利用する情報 [#a164a88e]
一般的なSNSにも適用できるようにサービス依存を避けるほうが得策と考えられる．

+友人リスト
+コミュニティ
+アクティビティ
++アクセス状況
++日記投稿
++探索行為（他ユーザへの足あと）
++コメント活動


*データマイニング [#f5eefd6f]
**マッピング [#od948c51]
友達の共起数とコミュニティの共起数でマッピングする．

**クラスタリング [#aeb6474b]
クラスタリングを行うためには，レコード間の相違度（dissimilarity）が数値で算出相違度）f(A,B)で表すテーブルがあるとする．自分自身との相違度を0に設定．さらに，相違度f(A,B)たちが三角不等式とよばれる次の式が成り立とき，相違度はデータレコード間の距離（metric）になるという．
f(A,B) + f(B,C) >_ f(A,C)
また，f(A,B)=f(B,A)であるとき対称，そうでないとき非対称な相違度／距離という．

***関連キーワード [#ce0556c2]
-三角不等式（triangular inequality）
-距離の種類
--ユークリッド距離（Euclidean distance）
--編集距離(editing distance)
--キーワード距離（keyword distance）

**参考文献 [#q3f9178f]
-福田剛志，森本康彦，徳山豪，データサイエンスシリーズデータマイニング，共立出版，2001
#related

*TODO [#lb34bad5]
-友人／コミュニティの共起数の算出方法・実装方法