抄録
近年急速に普及しているソーシャルブックマークは,ユーザ間でブックマークを共有できるサービスであり,新たな情報収集ツールとして注目されている.ソーシャルブックマークでは,ユーザはwebコンテンツにタグと呼ばれる自由記述のキーワードを付与できるため,既存研究においてタグの名称に着目したwebコンテンツ推薦システムが提案されている.しかしながら,ユーザの嗜好はタグの名称ではなく,タグを表象として関連付けられたwebコンテンツ群(以下,コンテンツクラスタ)として表出するものといえる.そこで本研究では,コンテンツクラスタ間の類似度を仮説検定問題として求め,得られた類似度に基づくwebコンテンツ推薦システムを提案する.また,提案手法の検証実験によって,付与するタグの名称が他のユーザと異なるユーザに対しても有効に推薦することが可能であるなどの有効性を確認することができた.
The web-based bookmark management service called social bookmark has recently been in the spotlight and come to be recognized as a new information sharing tool. Social bookmark service allow users to tag keywords to each of their entries. These keywords are called 'tags'. There are some conventional studies of the web content recommendation system based on social bookmark which is focused to actual words of tags. However, the essential information of tags is not tag names, but classification of web contents by tags (we called the result of this classifications as contents cluster). Based on this assumption, we calculate similarities between contents clusters by using hypotheses test. By using calculated similarities, we proposed the web content recommendation system based on these similarities. It has been shown that our proposed method is working well, as the fact that appropriate recommendation can be offered to users, including who tagged different named tags to the same contents.
