Twitterを利用したソーシャルニュース記事推薦システム
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概要
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我々はソーシャルネットワークサービス (以下 SNS) 上の人間関係に着目し,SNS での友人の発言を解析してユーザにニュース記事を推薦する手法を提案する.解析には既存手法の様に TF-IDF を用いて興味・関心の強さを測ることに加え,友人それぞれに重要度を与えることで,よりパーソナライズした記事の推薦を可能にする.ユーザスタディでは,本手法を用いることでユーザ本人のみの発言からニュース記事を推薦した場合よりもクリック数が向上し,本手法がユーザにとってより興味・関心のある記事を推薦できることを実証した.
- 2011-10-27
著者
-
尾内 理紀夫
電気通信大学大学院電気通信学研究科
-
岡部 誠
科学技術振興機構さきがけ|電気通信大学情報理工学部
-
尾内 理紀夫
電気通信大学電気通信学部|電気通信大学大学院情報理工学研究科
-
岡部 誠
電気通信大学
-
早川 豪
電気通信大学大学院情報理工学研究科
-
尾内 理紀夫
電気通信大学
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