| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
電子掲示板における行動履歴を用いたユーザにとって興味あるスレッドの推薦手法
○深谷雅志・倉本 到・渋谷 雄・辻野嘉宏（京都工繊大） |
| 抄録 |
（和） |
本研究では，大量の新規投稿記事が存在する電子掲示板において，投稿等のユーザの行動履歴を用いて各スレッドの特徴ベクトルを作成し，このベクトルを用いてユーザにスレッドを推薦する手法を提案した．ベクトルの要素として，一般的な電子掲示板から取得可能なものである，スレッドの新しさ，記述の類似度，参加者の類似度，更新頻度，記述割合，参加割合を用いる．実験により，ユーザの興味に合うスレッド推薦の正確さをランダム提示と提案手法の間で比較したところ，提案手法による上位３件推薦とランダム推薦との間に有意傾向（p=0.055）があり，提案手法による上位10件推薦はランダム提示より有意（p<0.05）に多くのユーザの興味に合うスレッドを推薦できた．また，提案手法ではランダム推薦に比べて1.4倍以上ユーザの興味に合うスレッドを多く推薦できる事が示された． |
| （英） |
In this paper, We propose a thread recommendation method which shows interesting thread for each participants in the BBS. This method use a property vector which indicates threads’ property and user’s behavioral history. The method recommends some threads to users based on the vector which consists of freshness, similarity of opinions, similarity of participants, update frequency, the number of opinions and the number of participants. Our experimental result shows that our proposed method can recommend threads more acceptable for users in top-3(p=0.055) and top-10(p<0.05) recommendation than in random recommendation. Moreover, the method can recommend 1.4 times or more as many interesting thread for the user as random recommendation. |
| キーワード |
（和） |
BBS / スレッド / 推薦 / 行動履歴 / / / / |
| （英） |
BBS / Thread / Recommendation / User’s Behavioral History / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
| 資料番号 |
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