知識概念に着目したユーザの分類に基づくパーソナライズドWeb検索システムの提案
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概要
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Web 上に存在する膨大な情報の中から各ユーザにとって価値のある情報を効果的に推薦するパーソナライズド Web 検索が近年高い注目を集めている.その中でも特に,ソーシャルブックマークやフォークソノミーを利用したパーソナライゼーションは重要な技術のひとつである.しかし一般のフォークソノミーで用いられているタグはフラットな構造をもっており,個人的なメモなど無駄な情報も多く含まれるため,十分な推薦精度が期待できないという問題点があった.これらの点を解決するため本研究では,ユーザの嗜好を示すプロファイルを階層化されたタグによって表現することを提案する.参加ユーザのプロファイルを 3 パターンに分類することによって,単純なタグ集合の類似性による手法よりも精度よく Web 検索をおこなうことが可能となる.
- 2009-11-19
著者
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