ベイジアンフィルタを利用したWebページランキングシステム

摘要

本研究では，ベイジアンフィルタを利用したユーザの嗜好情報を考慮するWebページランキングシステムの提案を行った．提案システムは，Webページ検索システム利用時の大量の検索結果の中から必要なページを判断する作業を自動化し，検索効率を向上する事を目的としている．そのために，ユーザの過去のWebページの閲覧状況からユーザの嗜好情報を抽出し，ベイジアンフィルタを用いて評価の高い順番でユーザに提示するシステムを提案し，試作をおこなった．Webページの評価では，検索を行うたびに変化するユーザの興味を，興味状態として表現し，興味状態毎にユーザの嗜好情報を記録し，ユーザの検索時の興味状態に応じた嗜好情報を用いた．実験により，1度の検索作業で十分な情報が収集できず，検索語を増減して与えることによって試行錯誤しながら必要な情報を収集する場合に検索効率が上がる可能性が高いということが示された．その結果，本研究で提案したシステムを利用することで，ユーザの嗜好に合ったWebページがより上位に表示され，ユーザの検索作業の負担軽減と検索効率の向上が期待できることが明らかになった．