著者

早川 豪 岡部 誠 尾内 理紀夫

雑誌

研究報告データベースシステム(DBS)

巻号頁・発行日

vol.2011-DBS-153, no.16, pp.1-4, 2011-10-27

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我々はソーシャルネットワークサービス (以下 SNS) 上の人間関係に着目し,SNS での友人の発言を解析してユーザにニュース記事を推薦する手法を提案する.解析には既存手法の様に TF-IDF を用いて興味・関心の強さを測ることに加え,友人それぞれに重要度を与えることで,よりパーソナライズした記事の推薦を可能にする.ユーザスタディでは,本手法を用いることでユーザ本人のみの発言からニュース記事を推薦した場合よりもクリック数が向上し,本手法がユーザにとってより興味・関心のある記事を推薦できることを実証した.