[pdf] 「ソーシャルブックマークデータの時間情報を使った情報フィルタリングと検索」 上野大輝 第２回SBM研究会プレゼン資料

ソーシャルブックマークデータの 時間情報を用いた 情報フィルタリングと検索 慶應義塾大学 大学院 政策・メディア研究科 修士課程1年 上野 大樹 私、発表者について • 修士入学当初からSBM関連の研究に関わる • 当初、SBMデータを利用したWebページレコ メンド及び視覚化の研究を実施 • 現在は、 SBMデータを利用したWebページ 検索関係の研究を実施 • Twitter：wilfue • はてなID：kasihara1 目次 １．ＳＢＭ研究全般について ２．本研究背景 ３．ＳＢＭデータ分析 ４．セレクトブクマの開発 ５．セレクトブクマの実験・評価 ６．おまけ SBM研究の種類 • SBM、FolkSonomyの分析 • Webページ推薦 • ブックマーカーの発見 • Webページ検索 本研究の位置づけ SBM、FolkSonomyの分析 Golder,2005 ”The Str

[myrmecoleon]

長期間にわたってブクマされてる記事に良記事が多いというのはそう。ブクマにおける古典みたいな。ただ単にブクマされた日数とブクマ回数をかけたもので指標として妥当かは考慮の価値があるかも