個人適応型情報検索システム : 個人の興味を学習する階層記憶モデルとその協調的フィルタリングへの適用
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概要
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近年のネットワークの発達により, 多種多様で膨大な情報にアクセス可能となっている. このような情報氾濫の状況においては, 大量の情報の中から個人の興味に合った情報を自動的に選択する機能が重要となる. 本稿では, まず, 個人の興味を学習するために, 階層的な構造を持つ記憶モデルを定義し, 読んだ情報の内容を解析し, それを記憶に反映させることで, 個人に適応する情報検索を可能とする方式を提案する. さらに, その個人記憶モデルを, 集団の中で他の人の評価に基づいて情報を推薦する協調型フイルタリングに適用する方法について述べる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-07-25
著者
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野美山 浩
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所
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渡辺 日出雄
日本アイ・ビー・エム 東京基礎研究所
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渡辺 日出雄
日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所
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紺谷 精一
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所NTTアイティ株式会社
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堤 泰治郎
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所
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渡辺 日出男
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所
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串間 和彦
Ntt 情報通信研究所
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串間 和彦
日本電信電話(株)NTT情報通信研究所データベース研究部
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野美山 浩
日本アイ・ビー・エム 東京基礎研
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