- 著者
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辻 慶太
滝沢 伸也
佐藤 翔
池内 有為
池内 淳
芳鐘 冬樹
逸村 裕
- 出版者
- 日本図書館研究会
- 雑誌
- 図書館界 (ISSN:00409669)
- 巻号頁・発行日
- vol.65, no.4, pp.253-267, 2013-11-01
本研究では(1)T大学図書館の貸出履歴約6年分を用いたアソシエーションルールの確信度・支持度,(2)図書のタイトル類似度,(2)NDC,(4)「BOOK」データベースの要旨の類似度,の各種組合せを学習用データとしたサポートベクターマシン(SVM)を用いて図書推薦の実験を行った。さらにSVMを用いず上記情報を単独で用いた場合やAmazonによる推薦も比較検証した。被験者は32名で,結果,「NDC+タイトル+貸出履歴」と「タイトル+貸出履歴」の組合せが有効であること,Amazonの推薦の方が評価が高いことを確認した。