| 講演名 | 2019-12-24 閲覧中のニュース記事に不足している情報を補完するニュース記事推薦手法の提案 三好 良弥(公立はこだて未来大), 奥野 拓(公立はこだて未来大), |
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| 抄録(和) | ポータルサイトから閲覧できるニュースは，今までに配信されているニュースを読んでいることを前提として，新しく判明したことのみ記載しているニュースが多い．今までに配信されたニュースを閲覧していなかった場合，詳細な内容を知るために関連するニュースを探すための時間を要する．そこで本研究では，補完する内容が記載されているニュースを探す時間の短縮を目的とする．この目的を達成するために，ユーザが閲覧しているニュースにおいて，具体的に記載されていない内容を補完するニュースの推薦を目指す．推薦は以下の手順に沿って行う．初めにトピックモデルを作成する手法であるLatent Dirichlet Allocationを用いてモデルの作成を行う．作成したモデルを適用し，二ュースのトピック分布を算出しユーザが閲覧しているニュースに関連するニュースをコサイン類似度を用いて検索する．次にLexRankを用いて，ユーザが閲覧しているニュースと関連ニュースに対して，1文ずつ重要度を算出する．最後に，重要度が高い文をニュースに詳しく記載されている内容，重要度が低い文をニュースに詳しく記載されていない内容とし，ユーザが閲覧しているニュースの重要度が低い文と関連ニュースの重要度が高い文の類似度をDoc2Vecを用いて算出する．算出した類似度が事前に定めた閾値を上回った場合，関連ニュースを閲覧中のニュースを補完するニュースとして推薦する．21人を対象に実験を行った結果，実験に使用した事件性のある内容が記載されているニュースについては，提案手法は被験者の多くが満足するニュースを推薦した．しかし，その他のニュースについては，提案手法は被験者に補完する内容のニュースを推薦することができなかった．そのため，関連ニュース検索のアルゴリズムの修正や文間の類似度を算出するアルゴリズムの修正，データ数の増加が必要である． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | 情報推薦 / ニュース / トピックモデル / Latent Dirichlet Allocation / LexRank |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | DE2019-22 |
| 発行日 | 2019-12-16 (DE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE / IPSJ-DBS |
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| 開催期間 | 2019/12/23(から2日開催) |
| 開催地（和） | 国立情報学研究所(NII) |
| 開催地（英） | National Institute of Informatics |
| テーマ（和） | データ工学・データベースシステムとエンターテイメントおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 宮崎 純(東工大) / 吉川 正俊(京大) |
| 委員長氏名（英） | Jun Miyazaki(Tokyo Inst. of Tech.) / 吉川 正俊(京大) |
| 副委員長氏名（和） | 横山 昌平(首都大東京) / 合田 和生(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Shohei Yokoyama(Tokyo Metropolitan Univ.) / Kazuo Goda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 戸田 浩之(NTT) / 大島 裕明(兵庫県立大) / 天笠 俊之(筑波大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroyuki Toda(NTT) / Hiroaki Ohshima(Univ. of Hyogo) / 天笠 俊之(筑波大) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山口 実靖(工学院大) / 若宮 翔子(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Saneyasu Yamaguchi(Kogakuin Univ.) / Shoko Wakamiya(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Data Engineering / Special Interest Group on Database System |
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| 本文の言語 | JPN-ONLY |
| タイトル（和） | 閲覧中のニュース記事に不足している情報を補完するニュース記事推薦手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情報推薦 |
| キーワード(2)（和/英） | ニュース |
| キーワード(3)（和/英） | トピックモデル |
| キーワード(4)（和/英） | Latent Dirichlet Allocation |
| キーワード(5)（和/英） | LexRank |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 三好 良弥 / Ryoya Miyoshi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 公立はこだて未来大学(略称：公立はこだて未来大) Future University Hakodate(略称：Future Univ Hakodate) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 奥野 拓 / Taku Okuno |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 公立はこだて未来大学(略称：公立はこだて未来大) Future University Hakodate(略称：Future Univ Hakodate) |
| 発表年月日 | 2019-12-24 |
| 資料番号 | DE2019-22 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | DE-354 |
| ページ範囲 | pp.7-11(DE), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-12-16 (DE) |