ソーシャルブックマークに基づく情報発見 Information discovery based on Social Bookmarks

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抄録

blogやwiki, SNS, Social bookmarkなどの様々なソーシャルサービスによってWebの質が変化し, これまで情報資源に対して傍観者であった利用者が作成者へと変貌を遂げた. これによりWebにおける情報資源は日々激増することになった. このようなソーシャルサービスには個人の嗜好に基づくデータが蓄積されており, そこから有益な情報を発見するシステムが求められている. 本研究ではSocial Bookmarkに着目し, そこから情報を発見する二つの手法を提案する.一つは, 自分の興味に近い利用者やページを発見する手法である.この手法では, 利用者が保持するブックマークを個人のプロファイルとみなし, 類似利用者および興味の近いページを発見する. もう一つは, 新着情報をいち早く推薦する手法である. この手法は, 人気の高いページを早期に見つけるαブックマーカーを発見し, そのαブックマーカーの見つけたページを推薦する手法である. 本手法は早さだけではなく, 分野の階層関係,自分とαブックマーカーとの興味分野の近さも考慮している. 上記の手法をシステムとして実装した. その際, Social Bookmarkデータとしてはてなブックマークのデータを利用した. またデータを用いて提案手法の評価を行った.The quality of Web was changed by recent social services such as blog, wiki, SNS, and Social bookmark. The user was shifting to creator of the information resource from onlooker. The amount of the information resources on the Web are rapidly increasing day by day. Social services accumulate folk's trends or individual preferences, then social bookmark data can use be an important data mining resource, and it may be possible to discover valid data for recommendation, marketing, and trend analysis. The authors propose two methods for information discovery from a social bookmark. The first method discovers similar users, and also discovers prefer pages which are preferred by a user. In this method, one user's bookmarks are considered as the profile of the user, and calculate similarity between users using profiles. The authors also propose page recommendation using user similarity. The second method recommends newly arrived information. This method discovers the alpha-bookmarkers who are an early detector of popular pages and also a spreader of the pages. This method considers not only earliness but also a hierarchy of interests. Especially, this method calculates neighborhoodness between a user's and an alpha-bookmarker in the specific interest. The authors implemented the two methods and examine using real data retrieved from "HATENA Bookmark". Examination shows that proposed methods are effective.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会第19回データ工学ワークショップ (DEWS 2008)

    電子情報通信学会第19回データ工学ワークショップ (DEWS 2008), 2008-03

    電子情報通信学会

被引用文献:  5件中 1-5件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    120002086733
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    Journal Article
  • ISSN
    1347-4413
  • データ提供元
    CJP引用  IR 
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