著者

渡辺 伸一 服部 哲 速水 治夫

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告グループウェアとネットワークサービス(GN) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.2, pp.1-6, 2010-01-14

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一度見つけた Web ページを再度見つけるためにブックマークが広く利用されている.しかしブックマークは分類の手間が大きい.また,分類を行わないと Web ページを探しづらくなる.そこで本論文では,ユーザの持っているカテゴリに自動分類を行うブックマークシステムを提案する.本システムはカテゴリ毎の Web ページの本文に含まれる単語を学習する.これを利用し,登録の際に最も近いカテゴリをナイーブベイズで決定し,分類する.実際のブックマークを登録して評価を行い,分類精度を調査した.Many people use bookmark to re-find web pages found before. However, there are some problems of the classification of the bookmark. In addition, we cannot look for a Web page unless we classify it. In this paper, we propose the system that automatic bookmark classification to a category. Our system learns a word in the text of the Web page. At the time of registration, our system classify the nearest category using Naive Bayes method. We registered bookmark with a system and tested it and investigated form of the bookmark which system could classify definitely.