2 0 0 0 OA パーソナライゼーションにおけるトピックを意識しない類似度測定
- 著者
- 長谷川 新 相澤 彰子 浜本 隆之
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
- 巻号頁・発行日
- vol.23, 2009
パーソナライゼーションにおいて、ユーザが求めている情報を判断するには、趣味嗜好を表した情報(プロファイル) との類似度の計算をする必要がある。しかし、ユーザの情報は様々な形式やトピックを含むため、文書構造の解析やトピックの分析が必要となり、類似度の計算は容易ではない。そこで、テキスト情報を対象に、圧縮に基づく情報間類似度を応用することで、トピックを意識せず類似度を測る手法を提案し、評価する。