語句間の意味的リレーションに基づくキュレーションエージェント

• 横尾 亮平

  電気通信大学

• 川村 隆浩

  電気通信大学,（株）東芝

• 清 雄一

  電気通信大学

• 田原 康之

  電気通信大学

• 大須賀 昭彦

  電気通信大学

書誌事項

タイトル別名

• Curation Agent Based on Semantic Relations between Events

抄録

近年，ユーザの行動やソーシャルメディア上での発言を興味・関心として分析し，ニュース記事を推薦するキュレーションサービスが普及している．膨大な情報から自分で必要なものを探さなくても，自身の興味に沿った情報が手に入ることで利用者が増加している．既存のコンテンツベースの情報推薦システムに関する研究では記事推薦のために各語句を特徴としているが，頻出する語句を重要視しており語句間の関係を特徴として用いていない．本研究は，ユーザが興味・関心を示す記事に表れる語句間の意味的リレーションを用いることで，ユーザにとって興味度の高いニュース記事を収集・推薦するキュレーションエージェントを提案する．語句間の意味的リレーションはLinked Dataで表現する．ユーザが興味・関心を示す記事文章からインターネット上のニュース記事を推薦する手法を提案する．評価実験の結果，興味度の指標の平均値は4点満点中3.07であり，本手法はユーザに対して興味度の高いニュース記事を推薦できるキュレーションエージェントとして有効であることが明らかになった．

収録刊行物

• 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム

  電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J98-D (6), 982-991, 2015-06-01

  The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

キーワード

• Webエージェント
• Linked Data
• Semantic Web
• 情報推薦
• 情報検索

詳細情報

• CRID: 1390565162127454720
• NII論文ID: 120006623704
• DOI: 10.14923/transinfj.2014swp0017
• ISSN: 18810225
• ISSN: 18804535
• Web Site: https://uec.repo.nii.ac.jp/records/9155
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • IRDB
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可