ソーシャルブックマークデータの時間情報を用いた情報フィルタリングと検索 第2回SBM研究会ログ

 
ソーシャルブックマークデータの時間情報を用いた情報フィルタリングと検索 慶應義塾大学 上野さん

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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このページは、ソーシャルメディアマーケティング.jpが2008年12月 6日 11:49に書いたブログ記事です。

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