著者

向井 誠 青野 雅樹

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2005, no.94, pp.27-32, 2005-09-29

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本研究では,RSSで記述されたWebコンテンツ群からユーザの嗜好に沿ったコンテンツの取得にかかる労力を最小限に抑えることを目的に,Webコンテンツの推薦を実現するプロトタイプシステムの設計,実装を行う.既存の検索エンジンでは見つけにくい最新ニュース記事やBlogなどの更新頻度の高いWebサイトに対し,その概要の記述にRSSを用いることが多くなった.しかし,RSSフィードが増加するにつれこれまで同様"情報の洪水"が問題となっている.提案手法ではRSSに記述されたコンテンツに対して内容に基づくフィルタリングを適用し,ユーザの興味に沿ったコンテンツの推薦提示を実現する.Recently, we can find a large amount of contents on the WWW. However, it has been difficult to extract some valuable information for us. In this paper, we propose a recommendation system which is based on Content-based Filtering. Our method aims at helping users to find information from RSS Feed that are in accordance with their personal interests. A method of generating User Profiles based on user preference is a very important task for providing recommendation systems. Therefore, we propose two method of generating User Profiles: Dynamic User Profile and Static User Profile. These Profiles corresponds to some kind of user preference.