日本十進分類法を用いた類似読者発見手法 A Similar Readers Discovery Method with Nippon Decimal Classification

この論文にアクセスする

この論文をさがす

著者

    • 常川 真央 Tsunekawa Mao
    • 筑波大学図書館情報メディア研究科 Graduate School of Library, Information and Media Studies, University of Tsukuba
    • 宇陀 則彦 Uda Norihiko
    • 筑波大学図書館情報メディア系 Faculty of Library, Information and Media Studies, University of Tsukuba

抄録

近年,ウェブ上で読書状況を公開し,他人と感想などを伝え合う読書支援ウェブサービスが盛んになっている.読書支援ウェブサービスでは,読者同士のコミュニケーションを支援するために,興味が類似したユーザとの出会いを支援する機能が不可欠である.そこで本研究では,類似の読書傾向を持つ読者を発見する手法として"NDC ツリープロファイリング"を提案する.NDC ツリープロファイリングは,日本十進分類法 (NDC) に基づいてユーザの読書傾向からツリー状のユーザプロファイルを作成する.そして,ユーザ同士のプロファイルを比較することにより,読書傾向の類似したユーザを発見する.評価実験を行った結果,ランダム推薦方式に対して本手法が統計的に有意に精度が向上した.一方,共通書籍冊数による手法と TF-IDF によるベクトル空間モデルを利用した手法に対しても精度は高かったものの,統計的に優位な差はなかった.十分な精度向上はできなかったものの,本研究で提案した NDC ツリープロファイリングは,階層構造を持ち,階層毎の重みを調節することでより繊細にユーザの関心を捉えられる可能性を持っている.さらなる調整を行なうことでより有効な類似読者発見を実現できる可能性がある.

Recently, there are many reading support web services, which support users' communication about their impression of books. To facilitate smooth communication between users, the function supporting to meet other users with similar interests is necessary to these services. In this paper, we propose a method for discovering users who have similar interests, "NDC Tree Profiling", for reading support web services. NDC tree profiling generates tree forms of user profile using numbers of Nippon Decimal Classification (NDC) of the books they read. Then, comparing each profile, our method could discover users who have similar interest for reading. The result of the evaluation experiment, our method was statistically superior to random method. Also our method is more accurate than the method based on the number of common books, and the method based on vector space model using TF-IDF, but this difference was not statistically significant. Although sufficient accuracy improvement was not completed, the NDC tree profile proposed by this research has a layered structure, and has a possibility that a user's concern can be more delicately caught by adjusting the dignity for every class. More effective similar reader discovery may be realizable by performing further adjustment.

収録刊行物

  • 情報メディア研究

    情報メディア研究 12(1), 42-51, 2013

    情報メディア学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    130003383551
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11845126
  • 本文言語コード
    JPN
  • ISSN
    1348-5857
  • NDL 記事登録ID
    025431759
  • NDL 請求記号
    Z71-K73
  • データ提供元
    NDL  J-STAGE 
ページトップへ