協調ウェブ検索におけるユーザ位置と閲覧コンテンツを用いたグループ推定手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-01-19
• タイトル: 協調ウェブ検索におけるユーザ位置と閲覧コンテンツを用いたグループ推定手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Grouping Method Using User Position and Browsed Content in Collaborative Web Search
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: グループウェア基礎
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 立命館大学大学院情報理工学研究科
• 著者所属: 立命館大学情報理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
• 著者名: 道念, 幹; 高田, 秀志
• 著者名(英): Tsuyoshi, Donen; Hideyuki, Takada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，インターネット通信が可能な端末が普及することで，人々がウェブ検索を行う機会が増加している．学校の授業やワークショップなどでは学習者がグループを形成し，協調してウェブ検索を行う協調ウェブ検索が取り入れられている．協調ウェブ検索では情報を共有するためにファイルの交換が行われるが，既存の情報共有方法ではグループの管理や送信先の選択の際にユーザに手間が生じ，合意形成や意思決定の効率が低下する．ユーザが用いる端末のグループ形成を容易にすることで，グループ管理やファイルの送信先の選択をより簡便にすることができる．そこで，協調ウェブ検索時には同一グループに所属しているユーザは同一のテーマで検索を行うため，ユーザ同士は近距離に存在し，類似したウェブコンテンツを閲覧することに着目し，ユーザ位置と閲覧ウェブコンテンツを用いたグループ推定手法を提案する．本手法では，ユーザが閲覧したウェブコンテンツを用いてユーザの特徴ベクトルを構成し，ベクトルに基づいてユーザのクラスタリングを行う．さらに，ユーザの位置を考慮し，クラスタリング結果を修正することでユーザがどのグループに属しているかを推定する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: As terminals connected to the Internet become popular, more people are getting involved with searching Web sites. A collaborative Web search performed by people forming groups is implemented in school classes and workshops. When performing the collaborative Web search, people share digital contents. However, since conventional approaches require a lot of operations, efficiency of consensus building and decision making is decreased. By making grouping of user devices easier, operations for sharing digital contents become more efficient. We propose a grouping method using user position and browsed content, focusing on the closeness of people in the same group and accesses to similar web contents. In the method, the clustering of users is performed using feature vectors calculated by browsed contents. Moreover, considering user positions, the clustering result is refined.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628338
• 書誌情報: 研究報告デジタルコンテンツクリエーション（DCC）; 巻 2018-DCC-18, 号 40, p. 1-6, 発行日 2018-01-19
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8868
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会