マイクロブログから特定の話題に対するユーザの反応を取得する技術が研究されている．マイクロブログをソーシャルセンサとして有効活用するには，ユーザごとの特性を知る必要がある．しかし，マイクロブログでは，ユーザが属性を公開していない場合が多々あるため，ユーザごとの特性を把握できない．このことから，マイクロブログのユーザ属性を推定する研究が注目されている．しかし，既存手法では，主にマイクロブログの投稿内容にのみ着目しており，リアルタイムに発信されるマイクロブログの特性を属性推定に活かせていない．そこで，本研究では，各単位時間の投稿数に基づきユーザをクラスタリングし，投稿内容，生活習慣と投稿時間帯から職業属性を推定する手法を提案する．実証実験では，投稿内容のみを使用して推定する既存手法と，時間的特徴をも考慮する本手法について比較実験を行い，本提案手法の有用性を確認した． Research is be
