WWW上の電子新聞に対する情報フィルタリング

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インターネットに代表される情報ネットワーク時代の情報氾濫を解決する1つのアプローチとして、情報フィルタリンクの研究が近年盛んに行なわれている。情報フィルタリングは、動的に追加されるテキストからユーザの興味に適合するテキストを抽出する技術である。その抽出のために、ユーザの興味を記述するプロファイルとテキストとの比較を行なう。その比較を行なうのに、情報検索の1つのモデルであるベクトル空間モデルを用いる方法がある。ベクトル空間モデルでは、テキスト内に出現する語句に基づき特微ベクトルを決定する。プロファイルとテキストの類似度を、対応する特徴ベクトルの類似度とみなして、ユーザの興味に近いテキストのみを抽出する。この時、特徴ベクトルを計算するためには、日本語のテキストの場合には、形態素解析などの語句切り出し方法が必要である。本稿では、我々が開発したネットワーク情報フィルタリングのアーキテクチャについて述べ、情報フィルタリンダの評価方法を考察する。また、文字種の違いによって基底語を決める方法と、形態素解析によって基底語を決める方法について、WWW上の電子新聞を用いて評価した。さらに、Saltonが評価している3つの関連フィードバックを、情報検索システム評価用ベンチマーク(BMIR-J1)を用いて評価した。
一般社団法人情報処理学会の論文
1996-09-04

WWW上の電子新聞に対する情報フィルタリング

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