Blogデータのクラスタリングと分析

摘要

現在、無数のBlogデータがインターネット上にある。これらのBlogの著者には、類似の嗜好を持つ人も多く存在する。これらの特定の嗜好を持つBlogを分類し、そこで成り立つWebぺージの閲覽動向や興味のある事柄などを抽出できれば、推薦システム等へ有効に利用できると思われる。本研究では、インターネット上にあるBlogデータから、クラスタリング手法により特定の嗜好を持つBlogを抽出し、このデータから帰納論理プログラミング(Inductive Logic Programming, ILP)[1]を用いて、特定の嗜好を持つBlog著者グループで成り立つ特徴の抽出を行う。また、この特徴の推薦システムへの応用についても考察を行う。