By jot.punkt under CC-BY http://www.flickr.com/photos/janramroth/1287533046/個人に最適化したフィードリーダの構築 大阪府立大学工業高等専門学校 5年電子情報コース 花川...
目次 1.はじめに 2.システムの概要 3.動作原理 4.これまでの成果 5.今後の課題             Speaker:清原 弘貴
1. 1 はじめに : 背景フィードリーダとはニュースフィードを登録するだけで自動でWebサイトの新着記事を取得できる(Google Readerなど)  欠点 取得した記事をすべて表示するので 登録数が多いと読み切れない           ...
1. 2 はじめに : 目的目的:利用者が興味をもつであろう記事のみを表示する   フィードリーダを構築       ニュースフィードの登録                         開発したい                      ...
2. システムの概要 分類のために利用者の興味を調べる必要がある  -> ソーシャルブックマークをもとに学習するソーシャ   好まれる記事         好まれる特徴ルブックマーク                               ...
3.1 動作原理 : 特徴抽出✤   文中の単語を特徴とする      (名詞,動詞,形容詞,形容動詞,副詞,連体詞)✤   Yahoo!形態素解析を用いた       1つの記事あたり5つの特徴語を抽出した               特徴抽...
3.1 動作原理 : 分類✤   新着記事の分類 -> 推奨すべき記事 or 推奨すべきでない記事✤   スパムフィルタの原理を参考に,実際にメーラなどに    使われているモジュールを使用✤   フィッシャー法というアルゴリズムで実装されてい...
4. これまでの成果実装できたもの ✤   動作の主要部分      新着記事取得 → 記事の分類 ✤   開発者用の画面 ✤   ユーザ登録                       開発者用の画面から見た新着記事             ...
4. これまでの成果実装できたもの ✤   動作の主要部分      新着記事取得 → 記事の分類 ✤   開発者用の画面 ✤   ユーザ登録推奨される記事かどうかを表す値の変動が確認できた                       Spea...
4. これまでの成果(2)利用者の興味が抽出できているのが確認できた                Speaker:清原 弘貴
今後の課題 ✤   ユーザ向け画面の作成 ✤   分類の精度向上     ・特徴語の品詞によって重み付けする     ・他のアルゴリズムを使う      (分類機の候補にPA法,ベイジアンフィルタなど) ✤   動作原理の理解      ・フィ...
おわりに ご清聴ありがとうございました              Speaker:清原 弘貴
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卒研中間発表資料:個人に最適化したフィードリーダの構築

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卒研中間発表の資料.
個人の興味にあわせて,表示する記事をフィルタリングするフィードリーダを開発しています.

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卒研中間発表資料:個人に最適化したフィードリーダの構築

  1. 1. By jot.punkt under CC-BY http://www.flickr.com/photos/janramroth/1287533046/個人に最適化したフィードリーダの構築 大阪府立大学工業高等専門学校 5年電子情報コース 花川研究室 / 清原弘貴日付:2011/ 10/ 21
  2. 2. 目次 1.はじめに 2.システムの概要 3.動作原理 4.これまでの成果 5.今後の課題 Speaker:清原 弘貴
  3. 3. 1. 1 はじめに : 背景フィードリーダとはニュースフィードを登録するだけで自動でWebサイトの新着記事を取得できる(Google Readerなど)  欠点 取得した記事をすべて表示するので 登録数が多いと読み切れない   未読記事の多いニュースリーダ Speaker:清原 弘貴
  4. 4. 1. 2 はじめに : 目的目的:利用者が興味をもつであろう記事のみを表示する   フィードリーダを構築 ニュースフィードの登録 開発したい フィードリーダ 利用者 最適化されたニュースフィード Speaker:清原 弘貴
  5. 5. 2. システムの概要 分類のために利用者の興味を調べる必要がある  -> ソーシャルブックマークをもとに学習するソーシャ 好まれる記事 好まれる特徴ルブックマーク 学習 特徴 好まれる記事 抽出 好まれる特徴 好まれる記事新着 分類記事 好まれない記事 好まれない特徴 Speaker:清原 弘貴
  6. 6. 3.1 動作原理 : 特徴抽出✤ 文中の単語を特徴とする (名詞,動詞,形容詞,形容動詞,副詞,連体詞)✤ Yahoo!形態素解析を用いた 1つの記事あたり5つの特徴語を抽出した 特徴抽出したい文 クライアント 必要な品詞 Yahoo!形態素 解析 特徴となる単語 Speaker:清原 弘貴
  7. 7. 3.1 動作原理 : 分類✤ 新着記事の分類 -> 推奨すべき記事 or 推奨すべきでない記事✤ スパムフィルタの原理を参考に,実際にメーラなどに 使われているモジュールを使用✤ フィッシャー法というアルゴリズムで実装されている✤ http://examples.oreilly.com/9780596529321/ Speaker:清原 弘貴
  8. 8. 4. これまでの成果実装できたもの ✤ 動作の主要部分 新着記事取得 → 記事の分類 ✤ 開発者用の画面 ✤ ユーザ登録 開発者用の画面から見た新着記事 Speaker:清原 弘貴
  9. 9. 4. これまでの成果実装できたもの ✤ 動作の主要部分 新着記事取得 → 記事の分類 ✤ 開発者用の画面 ✤ ユーザ登録推奨される記事かどうかを表す値の変動が確認できた Speaker:清原 弘貴
  10. 10. 4. これまでの成果(2)利用者の興味が抽出できているのが確認できた Speaker:清原 弘貴
  11. 11. 今後の課題 ✤ ユーザ向け画面の作成 ✤ 分類の精度向上 ・特徴語の品詞によって重み付けする ・他のアルゴリズムを使う  (分類機の候補にPA法,ベイジアンフィルタなど) ✤ 動作原理の理解 ・フィッシャー法や形態素解析の理解 Speaker:清原 弘貴
  12. 12. おわりに ご清聴ありがとうございました Speaker:清原 弘貴

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