３年前期の授業課題

1. SNSから「友だち」が読んでいる本を
検索し提案するシステム
17FI552 Nihei Yuki

2.  SNSから友だちが読んだ本を取得し提案するシステム
 フォロイーや友だちが読んだ本をその人の投稿からハッ
シュタグ「#読んだ本」や書名から抽出しAmazonや楽天、
図書館に存在するかを調べ提案する
 利用する情報は
概要
① 書名
② 著者
③ 出版年数
④ 表紙イメージ
⑤ 商品概要
⑥ 個人の書評
⑦ 商品在庫情報
⑧ ユーザの位置情報（任意）
⑨ 他ユーザとの繋がり

3. 実現する機能と利用する情報
1. SNSからフォロイーや友だちが読んだ本を抽出
 #読んだ本 などのハッシュタグで検索 or 投稿から書名を抽出
 Twitter (REST) APIからJSON形式でフォロイーのツイートを取得
2. その書名を用いてAmazonや楽天図書館に本があるかを検索
 Amazon Product Advertising APIを用いてAmazon Web Serviceにア
クセスし商品情報をXML形式で取得
 楽天商品検索APIを用いて商品情報をXML形式で取得
 カーリル 図書館APIを用いて蔵書検索を行いその結果をJSONまたは
XML形式で取得
利用者の位置情報があれば近隣の図書館について検索できる

4. 実現する機能と利用する情報
3. 形態素解析で形容詞を抽出しその本のイメージを推測
 ツイートや読書管理サービスから書評を抽出し形容詞のTFを計算
 感情極性対応表を用いて感情を数値化し表示
 Google Cloud Natural LanguageのSentiment（感情分析）を併用
 JSON形式でリクエスト、レスポンスをJSON形式で取得
 Sentiment.scoreが感情の極性と強さを表す

5. システム構成図
投稿検索 商品検索
商品情報
抽出
ユーザへ提案
書名抽出
感情分析