@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217303,
 author = {小栁, 慶 and 秋山, 楽登 and 山手, 響介 and 近藤, 将成 and 亀井, 靖高 and 鵜林, 尚靖},
 issue = {17},
 month = {Mar},
 note = {近年，深層学習や機械学習の研究が盛んに行われ，それに伴って，機械学習に関するライブラリを多数活用可能なプログラミング言語 Python の需要が増大している．しかしながら，ライブラリの数は年々増加し続けているため，必要となるライブラリを発見することが，開発者にとって非常に負担のかかる作業となっている．そこで，ライブラリ推薦に関する研究が盛んに行われているが，これまでのほとんどの研究の対象言語は，Java である．本研究では，従来使用されている推薦手法を参考にし，協調フィルタリングを用いて，Python における機械学習関連ライブラリを推薦し，従来の推薦手法が Python においても有効であるか 5 つの評価指標を用いて調査する．調査の結果，評価指標値の推移は対象言語が Java の場合と類似した傾向を示したため，対象言語を Python に変更しても，協調フィルタリングを用いた推薦手法は有効であることが確認できた．推薦されたライブラリは，一般的に使用されるものが多く，今後推薦システムの改善が必要である．},
 title = {Pythonにおける機械学習関連ライブラリの自動推薦手法の初期評価},
 year = {2022}
}