| 研究課題/領域番号 |
16K00438
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
図書館情報学・人文社会情報学
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
辻 慶太 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (30333545)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
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| キーワード | 図書推薦 / Wikipedia / 図書館 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 日本十進分類法 / 機械学習 / ラーニング・コモンズ / 大学図書館 |
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| 研究成果の概要 |
Wikipediaの閲覧者に対して，閲覧中の項目に関連した図書を推薦するシステムを構築した。システムの利用者としては主に，ラーニング・コモンズや大学図書館において，Wikipediaで学習や調べ物をしている学生を想定している。学生は本システムが推薦する図書を館内で閲覧することで学習内容を深めることができる。
まずWikipediaの各項目のNDCカテゴリーを決定する機械学習手法を開発し，次に推定されたNDCカテゴリーと同じカテゴリーの図書から推薦図書を決定する手法を開発した。学生被験者に推薦図書を評価してもらったところ概ね好評であった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Wikipediaの閲覧者に対して，閲覧中の項目に関連した図書を推薦するシステムを構築する。システムの利用者としては主に，ラーニング・コモンズや大学図書館において，Wikipediaで学習や調べ物をしている学生を想定する。学生は本システムが推薦する図書を館内で閲覧することで学習内容を深めることができる。本研究では対象WebページはWikipediaに限定するが，将来的にはWebページ全体を対象とし，各ページに関連する図書を推薦するようにしたい。本研究にはWebと図書館資料を結びつける意義がある。
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