トップの人気エントリーに入るとブクマ数が増えるので、有用度と完全に相関しているわけではない。また、各SBMによって偏りがある。
・ブクマ数と時間の関係をグラフ化
１．一時的に急激にブクマされてそのあとはあまりブクマされないページ
２．長期間にわたってブクマされるタイプのページ
・時間情報に基づきWebページの種類を分析
まったくタイプが違うことがわかった
→ブクマされる期間でページを選別できるのではないか
不要な種類のページをフィルタリングできる
・ランキングロジック
指定したタグにおいての
ポイント＝ブクマ数×日数のα乗
・時間情報によるフィルタリング評価
αがゼロと１の場合で大きくことなる
一時的に話題になっている情報をはじくことができる
技術的な分野でなくても有用。映画などでも
・考察
ブクマ数が多いタグによる１単語検索で有効
一時的、暫定的なWebページをフィルタリング
Google検索と比較してその単語について詳しく知りたい場合に有用
・ブクマストリーム
Webページを年間、月間、日間ごとにブクマ数順にランキングにして表示
タグごとにランキング
→ブクマ数の多いページをまとめてチェック
過去のブクマ数の多いページを発見
セレクトブクマ
評価の仕方は？
→アンケートをとって、有用性や面白さを集計する
ユーザー間の志向の近似性を取り入れるといいのでは？
→今後導入する可能性もある
・従来研究リスト
■SBM,FolkSonomyの分析
Chi,2008 "Understanding the Efficiency of Social Tagging Systems using Information Theory"
川中,2008 "CiNii - ソーシャルブックマークにおけるタグの時系列的な依存関係の解析(ネットワーク)"
■Webページレコメンデーション
Sasaki,2006 "Web Content Recommendation System based on Similarities among Contents Cluster of Social Bookmark" (CiNii - Social Bookmarkにおけるコンテンツクラスタ間の類似度を用いたwebコンテンツ推薦システム)
Niwa,2006 "Web page recommender system based on folksonomy mining for ITNG '06 submissions"
石橋,2008 "ソーシャルブックマークを用いたWebページ推薦方式の提案 (人工知能と知識処理)" ■ユーザレコメンデーション
Shiratsuchi,2006 "Finding Unknown Interests Utilizing the Wisdom of Crowds in a Social Bookmark Service"
大力,2008 "ソーシャルブックマークにおけるイノベータに注目した情報推薦手法の提案"
■Webページ検索
Xu,2008 "Exploring folksonomy for personalized search"
山家,2008 "ソーシャルブックマーク情報を用いたWeb検索結果の再ランキング手法とその評価" 第70回情報処理学会全国大会 論文集, 5-183, 2008年3月.
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