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Folksonomyにおけるコンテンツ推薦のためのメタデータ成長モデルの提案(情報抽出)
著者
佐々木 祥
宮田 高道
稲積 泰宏
小林 亜樹
酒井 善則
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学
(
ISSN:09135685
)
巻号頁・発行日
vol.106, no.150, pp.67-72, 2006-07-07
被引用文献数
2
近年急速に普及しているsocial bookmarkは,これまで利用者が個別に管理していたbookmarkをネットワーク上で他の利用者と共有するサービスである.これらのサービスでは多くの場合,利用者がbookmarkに対して「タグ」と呼ばれる自由記述のキーワードを付与することによって管理を行うFolksonomyと呼ばれる分類法を採用している.このようにして利用者が付与したタグ情報の集合は,多数の利用者によって成長を続けるメタデータであるとみなせるため,このタグ情報を利用することにより効率的なコンテンツの検索や推薦を行うことができると考えられる.しかしながら,利用者はあくまで自分自身の嗜好に基づいてタグ付けを行っているため,分類に使用したタグ名そのものは,必ずしも他の利用者とって適切なものであるとは限らない.そこで本研究では,タグの持つ本質的な情報を,タグ名ではなく,タグによるコンテンツの分類情報であると仮定し,分類間の類似度に基づいて利用者に対して望ましいコンテンツの推薦を行うシステムを提案する.
言及状況
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収集済み URL リスト
https://ci.nii.ac.jp/naid/110004833211
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