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   Bookmark (しおり)             Social Bookmark    › ブラウザの機能                   › みんなでBookmark    › Webサイト(URL) の          ...
• タグ付け問題 関連研究     • 検索精度          • タグによる検索既存のサービス   • 人気のブックマークSocial Bookmarkを活かした情報発見支援                        4
5DEMOでもhttp://tinyurl.com/29ze3g
   類似利用者手法    › 似ている利用者を探す    › 似ている利用者の持っている情報を見る   α ブックマーカー手法    › トピックを求める    › トピックに関するα ブックマーカーを探す    › α ブックマーカーの...
7似た人を探せ!
持ってるCD                      持ってるCD         ○○たん         かわゆす            興味が近い                 萌え~                (*´Д`) ハァ...
利用者間の類似度   コサイン尺度で計算                           類似度 = cos U i , U j           =                                         ...
類似利用者が持つ        ブックマーク情報類似利用者              10
11αブックマーカーを探せ!
topicαブックマーカー     12
αブックマーカー手法1.   トピックの算出     ›       利用者の興味のあるものを指定したい     ›       タグはtopic     ›       タグの揺らぎを解消したい            同義語        ...
   タグの階層化    › Intersection Rate             link (t)                      link (s)   link (t )  link ( s )             ...
   トピック(タグ集合)に関するURL集合を求める    › タグ t ∈ TOPIC でタグ付けられているURL   それらのURL集合でαブックマーカーを探す    › 一つのURLに対する利用者集合のうち早期にブックマ      ー...
αブックマーカーが                   持つブックマーク情報TOPIC   αブックマーカー                         16
2005/2/10           2007/1/1    2007/7/17            訓練データ          テストデータ        time  • 2006年12月31日までのデータで実装  • 無作為に1000...
   Random    › 利用者にブックマークデータのURL中からランダ     ムに情報提示 類似利用者手法 αブックマーカー手法    › 入力タグはTF値上位20個   タグの階層化のみ    › TOPICを求め, TOPI...
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 Social Bookmarkに注目 情報発見を支援するために2つの手法を提案    › 類似利用者法    › αブックマーカー法    › 評価実験   今後の課題    › 手法の改良    › 評価の見直し       Pre...
close 2 u (類似利用者手法)     http://tinyurl.com/29ze3gTag Hierarchy (タグの階層化)     http://tinyurl.com/3x7cn6Alpha Bookmarker (αブッ...
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  1. 1. 2
  2. 2.  Bookmark (しおり)  Social Bookmark › ブラウザの機能 › みんなでBookmark › Webサイト(URL) の › タグの付与 記録  分類  何度も訪れるサイト  検索の補助:Tag Cloud  あとで訪れる可能性の › コンテンツフィルタリング あるサイト URL Nintendo tags Wii Bookmark user 3
  3. 3. • タグ付け問題 関連研究 • 検索精度 • タグによる検索既存のサービス • 人気のブックマークSocial Bookmarkを活かした情報発見支援 4
  4. 4. 5DEMOでもhttp://tinyurl.com/29ze3g
  5. 5.  類似利用者手法 › 似ている利用者を探す › 似ている利用者の持っている情報を見る α ブックマーカー手法 › トピックを求める › トピックに関するα ブックマーカーを探す › α ブックマーカーの持っている情報を見る 6
  6. 6. 7似た人を探せ!
  7. 7. 持ってるCD 持ってるCD ○○たん かわゆす 興味が近い 萌え~ (*´Д`) ハァ ハァ 8
  8. 8. 利用者間の類似度 コサイン尺度で計算  類似度 = cos U i , U j  = U i U j | U i || U j | U  (URL1 ,URL2 ,URLn ) USERy URLi  {1 | 0} θ o USERx 9
  9. 9. 類似利用者が持つ ブックマーク情報類似利用者 10
  10. 10. 11αブックマーカーを探せ!
  11. 11. topicαブックマーカー 12
  12. 12. αブックマーカー手法1. トピックの算出 › 利用者の興味のあるものを指定したい › タグはtopic › タグの揺らぎを解消したい  同義語  意味の階層2. αブックマーカーの算出 › トピックに関する情報をいち早くキャッチ3. αブックマーカーのトピックに関する情報 を提示
  13. 13.  タグの階層化 › Intersection Rate link (t) link (s) link (t )  link ( s ) | link (t )  link ( s ) | a | link ( s ) | 任意のタグ t の下位タグ集合をトピックと みなす 14
  14. 14.  トピック(タグ集合)に関するURL集合を求める › タグ t ∈ TOPIC でタグ付けられているURL それらのURL集合でαブックマーカーを探す › 一つのURLに対する利用者集合のうち早期にブックマ ークした上位α%の利用者に重みづけ › 重みw (u) = 被ブックマーク数 – rank(u) › α度 =  w(u ) uUSERS α度の大きい上位N人がαブックマーカー 15
  15. 15. αブックマーカーが 持つブックマーク情報TOPIC αブックマーカー 16
  16. 16. 2005/2/10 2007/1/1 2007/7/17 訓練データ テストデータ time • 2006年12月31日までのデータで実装 • 無作為に1000人の利用者 • 2007年1月1日以降のデータで1つでも利用者によって ブックマークされていれば成功 • 情報提示数を10, 20, …, 100と変化 17
  17. 17.  Random › 利用者にブックマークデータのURL中からランダ ムに情報提示 類似利用者手法 αブックマーカー手法 › 入力タグはTF値上位20個 タグの階層化のみ › TOPICを求め, TOPICに関するURL集合を共起で 重みづけて情報提示 18
  18. 18. 19
  19. 19.  Social Bookmarkに注目 情報発見を支援するために2つの手法を提案 › 類似利用者法 › αブックマーカー法 › 評価実験 今後の課題 › 手法の改良 › 評価の見直し  Precision - Recall 20
  20. 20. close 2 u (類似利用者手法) http://tinyurl.com/29ze3gTag Hierarchy (タグの階層化) http://tinyurl.com/3x7cn6Alpha Bookmarker (αブックマーカー手法) http://tinyurl.com/2jb9g2

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