著者

森本 和伸 林 貴宏 尾内 理紀夫

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.47, no.4, pp.1171-1180, 2006-04-15

被引用文献数

3

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本稿では,ユーザが書いたblog 記事をもとに,ユーザの新たな興味につながる可能性のある他人のblog 記事を推薦するシステムMineBlog について述べる.MineBlog では,あらかじめウェブクローラを利用してblog 記事をウェブから収集しデータベース化しておく.データベース中のblog 記事から推薦記事を決定するために,関連性,相違性,話題性の3 つの尺度を用いてblog 記事を評価する.3 つの尺度は順に,ユーザが書いた記事とどの程度関連する話題を含んでいるかを測る尺度,ユーザが書いた記事とどの程度異なる話題を含んでいるかを測る尺度,一時期頻繁に話題にされた内容を記事中にどの程度含んでいるかを測る尺度である.これら3 つの尺度を定量化し,関連度,相違度,話題度を定義する.3 つの尺度によりblog 記事をスコアリングし,上位を推薦記事としてユーザに提示する.MineBlog の有効性評価を目的とした実験により,推薦した記事の約2 つに1 つはユーザの新たな興味につながる推薦記事であるという結果を得た.This paper reports on MineBlog: a recommender system of blogs. Posting a blog-article to the system, the system produces attractive blog-articles to the user and supports the user to discover his/her new interests. The system extracts some blog-articles for recommendation from a database by scoring with three kinds of criteria 窶髏 relevance, difference and topicality. Relevance is a criterion for measuring similarity between an article registered in a database and the user's posted article. Difference is a criterion for measuring dissimilarity between the articles. Topicality is a criterion for measuring whether an article mentions current topics. We experimentally examine the performance of MineBlog. Experimental results show that one of two recommended articles arouse user's new interests.