ソーシャルブックマーキングの周期性発見と時期連動型検索ランキングへの適用
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概要
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Web コンテンツの中には,1 年のうち特定の時期に頻繁に利用されるような周期性を持つものが存在する.本論文では,そのようなコンテンツが人気となる時期や対応するキーワードをソーシャルブックマークを分析することで,Web 検索結果から時宜を得たページの発見を支援する時期連動型ランキング手法を提案する.実際には,ソーシャルブックマークにおける過去のブックマーク日時や付与されたタグを分析することで人気度の予測を行い,検索が行われた時期に応じた検索結果のランキングを可能にする.まず,コンテンツごとのブックマークの周期性などの特性を調査し,その分析結果に基づいてコンテンツの人気予測モデルを提案する.次に,このモデルに基づいた Web 検索結果のランキング手法を提案し,実データによる評価を行う.
- 2009-09-30
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
-
田中 克己
京都大学情報学研究科
-
田中 克己
情報通信研究機構
-
中村 聡史
京都大学大学院
-
中村 聡史
京都大学
-
山家 雄介
京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻
-
田中 克己
京都大学大学院
-
田中 克己
独立行政法人情報通信研究機構情報通信部門メディアインタラクショングループ
-
中村 聡央
大阪大学大学院工学研究科
-
アダム ヤトフト
京都大学大学院情報学研究科
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