セグメント指向パーソナライズのための抽象化したユーザモデルを用いる特徴ベクトル作成手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS13052

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2013/09/12

タイトル(英語): A feature vector creating method using abstract user models for segment-oriented personalization

著者名: 細井 勇佑(九州大学),池田 大輔(九州大学)

著者名(英語): Hosoi Yusuke(Kyushu University),Ikeda Daisuke(Kyushu University)

キーワード: 単語重み付け|情報検索|特徴ベクトル|情報推薦|ユーザモデル|パーソナライズ|Term Weighting|Information Retrieval|Feature Vector|Information Recommendation|User Model|Personalize

要約(日本語): ビッグデータ時代に重要な情報検索技術では，文書を単語ベクトル等の特徴ベクトルで表すことが多く，特徴ベクトル作成手法が重要である．本稿では抽象化したユーザモデルとして，ユーザ集合の各単語への理解度を表わす受領割合ベクトルを特徴ベクトル作成手法に導入し，セグメントの視点に応じた特徴ベクトルの作成が可能であることを示す．実験では作成した各セグメントの特徴ベクトルを情報推薦に応用し，有効性を確認した．

要約(英語): In the information explosion era, methods of creating feature vector are important. This paper proposes a feature vector creating method using abstract user models for segment-oriented personalization. In the experiments, we apply a feature vector of each segment created by our method to information recommendation. The result was corroborated of different recommendation of each segment.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,505 Kバイト