- 著者
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児玉 理映子
石川 千里
高田 雅美
城和賞
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)
- 巻号頁・発行日
- vol.2007, no.128, pp.61-64, 2007-12-20
ユーザの嗜好に合致する商品を提示するレコメンド法が注目されているしかしながら,従来のレコメンド法では全てのユーザを満足させることはできないそこで,満足できないと考えられる特定ユーザの嗜好を抽出する新たなレコメンド法を提案する.本稿では,特定ユーザとして興味の有無が明確なオタクを採用したオタクの嗜好を抽出するにあたってまずオタクの定義をし,その定義に基づいて選出したユーザをオタクとする.またオタク以外のユーザを一般人とする.このオタクと一般人の Mb アクセスログから決定木を生成しネット上での行動パターンを抽出し分析する.分析結果からオタクは一般人と比べ膨大な情報量を持つコンテンツを閲覧していることが示された.Recommendation methods that offer goods to users according to their favorite attract at tention recently. However, existing recommendation methods cannot be applied to all users in even. So, we propose a new recommendation method that extracts specific users who are not happy with recommended goods. In this paper, we adopt Otakus, whose interest is clear, as specific users. First, for extracting Otaku's favorite, Otaku is defined, and several users selected according to the definition are regarded as otakus. The access pattern on the Internet is extracted from web access log of the otakus and other standard people to be analyzed. The result shows that otaku browses more copious contents than other standard people.