KDDI研究所、類似するブロガーを自動的検索する技術を開発

KDDI研究所は25日、類似するブロガーを自動的に検索する技術「ブログコミュニティ検索技術」を開発したと発表した。 今回開発したブログコミュニティ検索技術は、ブログの記事内容を総合的に分析し、該当ブログと類似するブログを自動で検索し判別する技術。ブログの分析はエンターテイメント度/芸術度/教育度など14項目のカテゴリで行ない、各カテゴリの合致度合いを数値化したうえで、数値の分布が類似しているブログ記事のユーザーを類似ブロガーとして判別する。また、判別には1件のブログにつき1ユーザーが紐付いていることから、言葉遣いなどに個人差が表れやすい傾向を利用しているという。 KDDI研究所は、同技術により多面的にブロガーの検索が可能となるため、複雑な検索キーワードの設定の必要なく、似たような雰囲気で似たような話題を取り扱っているブロガーを検索できるとしている。また、同技術をWeb上で動作するアプリケー

[overleo]

記事のカテゴリ度？をベクトルの軸として近接度を計算しているのかな。カテゴリと「言葉遣い」をどうやって抽出しているのか非常に気になる。