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大学院紀要=Bulletin of graduate studies
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このアイテムのアクセス数:
57
件
(
2024-09-01
08:56 集計
)
Permalink : https://doi.org/10.15002/00010534
Permalink : https://hdl.handle.net/10114/9784
閲覧可能ファイル
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閲覧回数
説明
131-136_長谷川_直広
pdf
1.43 MB
160
論文情報
ファイル出力
アイテムタイプ
紀要論文
タイトル
ソーシャルタグを教師データとしたコンテンツ推薦システム
その他のタイトル
Content Recommendation System using Teacher Data created by Social Tag
著者
著者名
長谷川, 直広
著者名
HASEGAWA, Naohiro
言語
jpn
ISSN
18810667
DOI
https://doi.org/10.15002/00010534
出版者
法政大学大学院情報科学研究科
雑誌名
法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
巻
9
開始ページ
131
終了ページ
136
発行年
2014-03
著者版フラグ
Version of Record
抄録
Social tag as a significant feature in social bookmark service can be used for metadata which describes contents related to tags. The metadata is applied to generate teacher data. Generally, a tag used by a user can somehow reflect the user's interests and preferences. This research is focused on using the relations of tags and their associated contents as learning data for text classification. The resulting text classifiers take a text as input and generate a vector of values from 0 to 1 associated to tags. The text classifiers are applied to a user's visited text documents on SNS for generating the user's profile including a collection of vectors. Based similarity of any two vectors, the system recommends the most relevant contents to the user. In the experiments, 200 tweets are using for generating a user's profile including about 50 tags and the three types of contents, website, web advertising, and books from Amazon.com are recommended to the user. The result shows that the system can generate a user profile reflecting the user's interests to a certain degree if the user is an often Twitter user. For obtaining reasonable recommendation contents, it is important to have sufficient tags in the user profile.
資源タイプ
Article
書誌レコードID
AA12222297
インデックス
資料タイプ別
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学内論文
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法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
501 学内論文
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紀要
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法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
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9
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