Folksonomyにおけるコンテンツ推薦のためのメタデータ成長モデルの提案(情報抽出)
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概要
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近年急速に普及しているsocial bookmarkは,これまで利用者が個別に管理していたbookmarkをネットワーク上で他の利用者と共有するサービスである.これらのサービスでは多くの場合,利用者がbookmarkに対して「タグ」と呼ばれる自由記述のキーワードを付与することによって管理を行うFolksonomyと呼ばれる分類法を採用している.このようにして利用者が付与したタグ情報の集合は,多数の利用者によって成長を続けるメタデータであるとみなせるため,このタグ情報を利用することにより効率的なコンテンツの検索や推薦を行うことができると考えられる.しかしながら,利用者はあくまで自分自身の嗜好に基づいてタグ付けを行っているため,分類に使用したタグ名そのものは,必ずしも他の利用者とって適切なものであるとは限らない.そこで本研究では,タグの持つ本質的な情報を,タグ名ではなく,タグによるコンテンツの分類情報であると仮定し,分類間の類似度に基づいて利用者に対して望ましいコンテンツの推薦を行うシステムを提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-07-07
著者
-
宮田 高道
東京工業大学
-
酒井 善則
東京工業大学
-
酒井 義則
東京工業大学理工学研究科集積システム専攻
-
佐々木 祥
東京工業大学
-
稲積 泰宏
富山大学大学院工学研究科
-
稲積 泰宏
神奈川大学工学部
-
小林 亜樹
独立行政法人メディア教育開発センター
-
佐々木 祥
東京工業大学大学院理工学研究科集積システム専攻
-
酒井 喜則
東京工業大学工学部
-
小林 亜樹
工学院大学工学部
-
小林 亜樹
東京工業大学 大学院 理工学研究科 集積システム専攻
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