2005 Fiscal Year Annual Research Report
マイニング技術を用いた評価情報の図書への自動付与と図書推薦システムの構築
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17500167
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| Research Institution | Kyushu Institute of Information Sciences |
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Principal Investigator |
南 俊朗 九州情報大学, 経営情報学部, 教授 (80315150)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
廣川 佐千男 九州大学, 情報基盤センター, 教授 (40126785)
伊東 栄典 九州大学, 情報基盤センター, 助教授 (90294991)
池田 大輔 九州大学, 附属図書館, 助教授 (00294992)
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| Keywords | 図書館サービス / 図書推薦・提示システム / データ / テキスト / Webマイニング / 評価情報 / 関連性推測 / シラバスデータ |
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| Research Abstract |
これからの図書館サービスとして、利用者に対して有益であると考えられる図書を推薦・提示するシステムおよびその基礎技術を開発することが本研究の主な目的である。有益な図書を推測するためには、図書と図書の関連性や、重要性に関する評価が必要である。本年度は、研究初年度として、評価に必要なデータの収集や解析技術に関する研究を開始した。また、評価情報を収集するためのシステムのプロトタイプを作成した。以下、個別のテーマに分けて研究成果の概要を示す。
データ収集と解析:
図書推薦を行うために、Web上の書誌データや貸出履歴DBのデータを解析し、図書と図書の関連付けを行う必要がある。図書館の実貸出データを直接用いることは個人データ保護の観点からリスクが大きいため、まずWeb上の書誌情報を含むページを収集し、それを解析することにより、有益な図書情報を収集する技術に関する研究を行った。その基礎技術を開発する一環として、同様な構造をもっている、音楽のプレイリストを用いて、楽曲やアーティストを推薦するアルゴリズムを開発し、国際会議で発表した。
評価情報収集システムの開発:
利用者からの図書に対する感想やコメントなどの評価情報も、その図書の有益性を評価するために利用できるという考えに基づき、利用者からの評価情報をフィードバックするシステムをソフトウェア外注により開発した。図書のみならず、論文や雑誌などより広範な資料を対照に、それらへのコメント情報を読書録として残し、それらを資料の評価に関するメタデータとして用いることにより、図書と図書の関連付けをより適切に行うことが可能になるものと考えられる。
基礎技術の開発:
今後の研究に適用できる基礎技術として、音楽に関するプレイリストデータを利用して、アーティストや局の出現頻度や、大学のシラバスデータに含まれる専門用語についての解析を行った。今後これらの技術を図書データに適用する研究を行う。
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