集団アクセスログを用いた個人噂好推定と文書キーワード抽出への応用

摘要

Extraction of keywords, often times, is used to estimate personal interests. Although it's results are to estimate the keywords of documentation. So if a person does not have interests in a document itself, then we assume that keywords, which are extracted from the document, does not relate with personal interests. This paper proposes a use of group of access logs to judge the document which contains personal interests and revise the keyword extraction for estimating personal interest. This research evaluates the revision of access logs over the keywords extraction: TF-IDF, by conducting a survey of 5 people to see significant effect. Through the experimental comparison between the proposed method and other methods by sign-test, it is confirmed that the proposed method provides better estimation results of user's interests compared with other methods.%個人嗜好推定を行うため，その手がかりとなるキーワードの推定に文書キーワード抽出が利用されて おり，この手法では文書内における重要語の推定を行う．ユーザが文書自体に興味がない場合，そこから抽出されたキーワードもユーザの嗜好に合わないと想定し，補正を行う手法を提案する．提案手法では人気の少ないページは個人の興味が強く反映されているとし，人気サイトランキングサービスを用いて，このようなページに含まれるキーワードの重要度を高くする．実験では本提案手法とその他の手法を比較し，被験者5 名によるアンケート調査のもと符号検定を行い，提案手法の有意性を示す．