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平成１8年度情報特別演習レポート データマイニングによる情報推薦サービスの開発 情報学類3年 神林 亮 指導教官 山本 幹雄 1:演習内容の説明 私が本演習以前に開発していたソーシャルブックマークを活用したWebページ推薦サービス であるKikkerでの経験を踏まえ、より柔軟でかつ精度の高いWebページ推薦システムをより高 度なデータマイニング技術を用いて構築することを目的とした。 2:ソーシャルブックマークとは ソーシャルブックマーク(本紙では以降SBMと省略する)とはここ1・２年で現われた新しいタ イプの情報共有サービスである。ユーザは各々が気にとめたサイトなどをブラウザではなく Web上の自分のスペースにブックマークして保持しておくことができ、またそれらを他のユー ザと共有することができる。この時ユーザは対象のWebページを自分にとってよく表現してい ると思われる「タグ」と
文献詳細
本論文では，ユーザが編纂した情報に基づく`情報推薦システムの開発を目的とする．個人によって編纂された幅広い情報を用いた推薦を行うために，ソーシャルブックマークサーピスを対象とする．適切な情報を抽出するため，Ｗｅｂ上から各ユーザのデータを収集，ユーザ関連度を解析するシノステムを構築したぶ興味の類似した複数のユーザが相互に関連する情報を持つと仮定し，ユーザ間の情報共参照性をネットワークとして表現する．ここから各ユーザを中心とする部分グラフを抽出することで情報を推奨する．さらに本論文では，指定ユーザと類似した嗜好を持つユーザの関連性をグラフとして表示し推薦情報を提示するＷｅｂシステムを構築し，提案手法の有効性について検討する． In this paper, we develop the interested information recommendation system based on
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Folksonomyにおけるコンテンツ推薦のためのメタデータ成長モデルの提案 | CiNii Research
