@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00191232,
 author = {赤木, 里騎 and 徐, 海燕 and Riki, Akagi and Haiyan, Xu},
 issue = {26},
 month = {Sep},
 note = {本稿では，大学が有している潜在文書を活用することで，就職活動の準備段階から手助けとなる内定報告書推薦システムを提案する．本学では 2008 年度より内定報告書を電子化して Web 上で閲覧できるシステムを運用している．既存システムは企業名や業種，学科などの検索機能を有しているが，報告書の中身を考慮した推薦の能力を持ち合わせていない．そこで，word 2 vec を利用し分散表現や TFIDF を組み合わせた，自由記述の入力による，類似した報告書の推薦を可能にした．分散表現の学習は登録されている約 3,600 件の報告書のコーパスに，本学学生が将来のキャリアについて記述したキャリアポートフォリオを追加した．また，分散表現を用いた入力と報告書の類似性，LDA によって入力が持つ主題と類似した主題を持つ報告書を推薦する能力を検証する．これにより，利用者が欲しい情報が内容と主題どちらも類似する報告書を読み，就職活動の準備段階から先輩のアドバイスを生かすことが出来ると期待する．第三者が選抜した報告書の集合を用いた検証により，本推薦システムの有効性を示す．, In this paper, we propose a reports recommendation system supporting job hunting activities of students by using documents in the university. The system can recommend reports by estimating similarity between users' input and reports by using word2vec, distributed representation and TFIDF. In addition to about 3,600 reports that are registered, learning of distributed representation has also be taken the career portfolio described by the students as a corpus. We also validate recommend skill of reports that have similar contents or subject. By recommending the reports having either similar contents or subject, students can improve their activities related to job hunting process. Validity of the recommendation system show by verification using a set of reports selected by a third party.},
 title = {大学が有する潜在文書を活用した報告書推薦システムの構築},
 year = {2018}
}