PLSIを用いたソーシャルブックマークデータからの知識発見

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS16-3

グループ名: 【C】平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2009/09/03

タイトル(英語): Knowledge Discovery from Social Bookmark Data using PLSI

著者名: 薬師川 寛(大阪府立大学),柳本 豪一(大阪府立大学),大松 繁(大阪府立大学)

著者名(英語): Yakushigawa Hiroshi(Osaka Prefecture University),Yanagimoto Hidekazu(Osaka Prefecture University),Omatsu Shigeru(Osaka Prefecture University)

キーワード: ソーシャルブックマーク|確率的潜在意味インデキシング|Social Bookmark|Probabilistic Latent Semantic Indexing

要約(日本語): ソーシャルブックマーク(以下SBM)はインターネット上でブックマークを 共有し，タグ（キーワード）を用いて登録Webページを分類するサービスである． 本論文では，Probabilistic Latent Semantic Indexingを用いてSBMデータを 解析し，ユーザの嗜好により分類する方法を提案する． 評価実験としてBuzzurlのSBMデータを用いたWebページの分類を行い、 提案手法によりユーザの嗜好によってWebページの分類が行えるを確認した。

PDFファイルサイズ: 4,143 Kバイト