- 著者
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山中隆広
湯本高行
新居学
佐藤邦弘
- 雑誌
- 研究報告システムソフトウェアとオペレーティング・システム(OS)
- 巻号頁・発行日
- vol.2014, no.12, pp.1-8, 2014-11-11
近年,情報検索におけるシステム向上により,入力したクエリに対して一般的に知られている情報を入手することは簡単である.しかし,一般的な情報ばかりでは既知の情報ばかりが推薦されてしまう問題がある.本研究では,クエリに関係し,かつ一般的にあまり知られていない情報,つまり希少な情報を推薦することを目的とする.手法として,クエリのカテゴリ推定を行い,ユーザが選択したカテゴリを用いて,クエリに関係するおおまかな文書集合を抽出する.その文書集合で所属確率と非典型度の二つの指標を組み合わせて希少なWebページの推薦を行う.それぞれの指標の算出には確率モデルを使用する.その結果,クエリに対して同義語のカテゴリでは平均適合率が 0.81 であった.