反響特性分析を利用したブログ記事検索手法(Webインテリジェンス,<特集>インタラクションの理解とデザイン)

概要

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本研究では,ブログ記事を取り巻く人々のインタラクションの様子「反響特性」を利用したブログ記事検索手法を提案する.ブログ記事は被リンク数が非常に少ない等,従来のWebページとは異なった性質を持つため,既存の検索手法が提示する記事を人間が読んでも有用と感じられない場合がある.また,既存検索手法は大衆から注目を集めている情報の提示に重点を置いているため,個々の閲覧目的に応じた記事を提示することができない.そこで本研究では,ブログ記事の書き手・読み手の行動は記事に対する人間の判断を反映しているという仮説に基づき,彼らのインタラクション情報を多面的に分析して「広さ,強さ,速さ,長さ」からなる多次元指標「反響特性」を定義する.この反響特性を用いることによって,「幅広い人から関心を集めている記事」や「長期間関心を集め続けている記事」というように,人間が実際に読んで有用と感じられる記事の多面的な観点から検索することが可能になる.提案手法が有用な記事を提示できるか検証実験を行ったところ,既存手法よりもユーザの満足度が高くなるという結果が得られ,提案手法に一定の有効性が確認できた.
一般社団法人情報処理学会の論文
2007-12-15