著者

高須賀 清隆 丸山 一貴 寺田 実

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データベースシステム(DBS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2007, no.65, pp.115-120, 2007-07-02

被引用文献数

2

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近年、情報爆発に伴い、多量な情報の中から情報を取り出すシステムの研究が盛んに行われている。その中で Web ページ推薦の分野ではユーザのブックマークを利用したシステムが多く、ブックマークされないような Web ページを推薦できないという問題があった。そこで本研究では、ユーザたちの閲覧履歴そのものを利用することで全 Web ページを対象に推薦可能とするシステムを構築し、その評価を行う。Because the number of web pages becomes very huge, and still increasing, many people have difficulty to reach pages they want. Although social bookmarking and search engines are helpful, users still have to find pages by themselves. Our goal is to recommend web pages which are supposed to be interesting for a user, without any extra actions of users. We developed a recommendation system that works based on URLs and the users. Our system has four features: (1) collaborative filtering based on URL only, (2) similarity between users using TF-IDF, (3) use of the real activity in our university, (4) and automatic evaluation using word extraction.