嗜好情報を用いたWeb検索フィルタリングアルゴリズム(セッション2)
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概要
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膨大な情報源であるWeb上において,検索対象分野に関する知識が乏しい場合,ユーザの知識から導かれる検索語では,検索要求を具体的に表現できず,目的の情報に到達しにくい.更に,現在の検索エンジンは,同一の検索語利用では,誰が検索を行っても同一結果しか得られない.そこで本研究では,各ユーザの嗜好に適合するようにURLをソーティングするアルゴリズムを提案する.更に,本アルゴリズムと他の解析手法との結果を比較する.その結果,本アルゴリズムは,ユーザの知識不足を補ったURLの提示を行えたとともに,他のユーザの検索結果を利用することで,各ユーザの嗜好情報を反映した結果を提示した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-09-14
著者
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