抄録
近年,WWWにおける情報過多という問題を解決するために,多種多様なWebページ推薦システムの研究・開発が行われてきた.しかしながら,それらの多くは推薦対象を限定した推薦システムであった.WWWにおいてユーザが必要とするWebページを適切に推薦するためには,推薦対象を限定せず、永続的個人化に対応するWebページ推薦システムの開発が必要不可欠である.そこで,本研究では推薦対象を限定しない汎用的かつ,個人化度合の高いWebページ推薦方式を提案する.提案する方式は,ソーシャルブックマークを用いたハイブリッド法をベースとする推薦方式である.
Recently, a lot of contributions of web recommendation system have been proposed to solve the information overload. However, most of them are the recommendation systems that limited candidates for recommendation. In order to appropriately recommend the web page users need, it is necessary to develop the system, which has an individualization and a generalization ability to recommend web page. Thus, in this study, we propose a novel web recommend method with high degree at the individualization and the generalization. The proposed method is based on the hybrid method combining contents filtering and collaborative filtering. Moreover, by using social bookmark, our method can recommend the suitable web page without the limitation at the candidate for recommendation.
