| 研究概要 |
本研究では,WEB.コンテンツ情報を積極的に分析することによって,利用者ならびにコンテンツの配信状況などの時間的変化情報を的確に捉えた新しいリコメンド技法の確立を目的とする.
これにより,利用者に対しては各々の人に対して志向に適合したコンテンツの紹介を行うと共に,コンテンツホルダーに対してはどのようなコンテンツが必要なのかという市場ニーズ情報を提供できる環境の構築を目指したものである.
今日のWEB.コンテンツは,我々に様々な情報を提供する手段となっている.そこで,本研究においても,
(1)インターネット・サービス・プロバイダーにおける閲覧履歴
(2)株式投資の参考資料となる専門化の執筆したアナリストレポート
(3)地方公共団体におけるホームページ
など,多くの情報に対し,主に研究者がこれまで培ってきた自然言語処理技術を元に,分析を行った.
その結果は,国際会議KES2005や国際学術論文IJCSNSにおいて報告を行った.
また,ネット上にアップされた情報を即時的に取得することがリコメンドにおいては重要な技術要因となる,そこで,即時的なドキュメント共有技術に関する研究を実施し,その経過をFIT2005にて報告した.
更に,これらの技術を構築するためには,大量データを効率的に処理する必要性がある.そのためには,コンピュータアルゴリズムの技術が必要不可欠である.そこで,コンピュータアルゴリズムに関する事項を書籍「コンピュータアルゴリズム」としてまとめ,共立出版から発刊した.
以上,本研究では,当初の目的を達成するための基礎技術から応用技術に至る幅広い研究成果を得ることができた.今後は,ここで得た研究成果元に実用化技術の研究に取り組みたいと考えている.
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