目利き利用者の発見と利用によるソーシャルフィルタリング方式
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概要
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近年の情報の氾濫はひどく、最近のWWW等の流行はさらにそれに拍車をかけている。情報フィルタリング技術とはこのような情報の洪水の中から利用者の興味や嗜好に合う情報を見つけ出すための技術である。従来からキーワードや単語出現頻度等を使ったり全文検索を行うContent Based Filtering(以下CBF方式が研究されてきた。しかし、CBFは単語の出現情報に特徴があらわれる技術文書等に向いており、それ以外の情報に対してはフィルタリングの精度が下がるという欠点があった。しかし最近、このような欠点の無いCollaborativeもしくはSocial Informtaion Filtering(以下SIF)と呼ばれる手法が研究されている。例えば[1]ではNetNewsを対象にしたSIFシステムGroup Lensについて、[2]では音楽アルバムを対象としたSIFシステムRingoについて報告している。SIFは興味や嗜好の似た別の利用者が良いと評価した情報を推薦する方式である。SIFでは利用者はシステムから情報の推薦を受けると、その情報の趣味・嗜好に合う・合わないを評価しシステムに返す。一方システムが利用者に情報の推薦をする時は、そのフィードバック評価パターンの似た別の利用者を探し似た利用者が良い評価をしている情報を推薦する。このようにSIFは利用者の情報に対する評価だけを利用するため、次のような特徴がある。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-09-04
著者
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