印象と興味に基づくユーザ選好のモデル化手法の提案とニュースサイトへの応用(<特集>Webインテリジェンスとインタラクション)
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概要
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近年,複数のWebサイトにまたがって存在している同一テーマのWebコンテンツをまとめて提示する情報統合に関する研究はますます盛んになっており,大量の情報をどのように分類し統合して提示するかが大きな問題となっている.筆者らは,複数のニュースサイトから収集した大量の記事をユーザの閲覧履歴に基づいて分類し,そのユーザが使い慣れているニュースサイトのトップページに写像して提示するという新しいタイプのニュースポータルサイトシステム「My Portal Viewer (MPV)」を提案してきた.MPVは,ユーザの閲覧した記事から頻度情報を用いてキーワード(ユーザが興味のある語)を抽出し,その興味語の有無に基づいて収集した記事を分類する.このとき,新しく生成したカテゴリの名称を興味語そのものとすることにより,それぞれのカテゴリにどのような記事が含まれているか判別しやすくしている.また,各カテゴリをユーザが普段利用しているニュースサイトのトップページに,元々のレイアウトを維持しつつ再配置することにより,読みたい記事がどこにあるか効率的に探し出せるようになっている.しかしながら,その一方で,興味語の有無という分類基準だけでは,ユーザの好む記事と好まない記事をうまく分離できないことがあった.そこで,本論文では記事の印象というこれまでにない新たな分類基準を導入し,ユーザの記事に対する選好を印象と興味の両面からモデル化するとともに,提案モデルをMPVに実装し,ユーザが共感(感情移入)しやすい記事を優先的に提示するMPV Plusについて検討する.
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 2006-04-15
著者
-
田中 克己
京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻
-
熊本 忠彦
独立行政法人情報通信研究機構けいはんな情報通信融合研究センターメディアインタラクショングループ
-
田中 克己
独立行政法人情報通信研究機構 メディアインタラクショングループ:京都大学 大学院 情報学研究科
-
熊本 忠彦
独立行政法人情報通信研究機構(nict)けいはんな情報通信融合研究センター メディアインタラクショングループ
-
熊本 忠彦
独立行政法人通信総合研究所けいはんな情報通信融合研究センター
-
河合 由起子
京都産業大学理学部コンピュータ科学科
-
熊本 忠彦
千葉工業大学情報科学部情報ネットワーク学科
-
田中 克己
神戸大学
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田中 克己
京都大学大学院
-
田中 克己
通信放送機構:神戸大学大学院自然科学研究科
-
田中 克己
神戸大学教養部:南カリフォルニア大学計算機科学科
-
田中 克己
京都大学大学院・情報学研究科・社会情報学専攻
-
田中 克己
神戸大学工学部情報知能工学科
-
河合 由起子
京都産業大学
-
田中 克己
神戸大学教養部情報科学教室
-
河合 由起子
京都産業大学コンピュータ理工学部インテリジェントシステム学科
-
田中 克己
神戸大学大学院自然科学研究科知能科学専攻神戸大学工学部情報知能工学科
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