Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2022-09-02 |
タイトル |
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タイトル |
学術情報の閲覧時系列の素性に基づくユーザモデルによるランキング手法 |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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和歌山大学大学院システム工学研究科 |
著者所属 |
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和歌山大学システム工学部 |
著者所属 |
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筑波大学ビジネスサイエンス系 |
著者所属 |
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東京大学大学院人文社会系研究科 |
著者所属 |
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同志社大学免許資格課程センター |
著者所属 |
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同志社大学理工学部 |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University |
著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Systems Engineering, Wakayama University |
著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Business Sciences, University of Tsukuba |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Humanities and Sociology and Faculty of Letters, The University of Tokyo |
著者所属(英) |
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en |
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Center for License and Qualification, Doshisha University |
著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Science and Engineering, Doshisha University |
著者名 |
宇川, 徹
風間, 一洋
吉田, 光男
大向, 一輝
佐藤, 翔
桂井, 麻里衣
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
学術情報検索サービスの普及により,学術情報へのアクセスが容易になり,多くの人が学術情報を閲覧できるようになったが,研究経験や職業が異なる多様なユーザの要求に応えることはできていない.本稿では,学術情報の内容ではなく閲覧時系列から複数の素性を抽出し,ユーザモデルを想定したLearning to Rankを行うことで,ユーザの求める学術情報を上位にランク付けする手法を提案する.ユーザモデルは査読読付き論文誌を閲覧する研究者モデルと学会誌の解説記事を閲覧する一般ユーザモデルの 2 種類を仮定して作成する,モデルの評価は学習データを用いて,ベースラインである閲覧数順と比較する.さらに,実際の閲覧数上位のリランキング結果からユーザの種別と上位にランク付けられた閲覧時系列の特性を分析する. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10114171 |
書誌情報 |
研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)
巻 2022-IFAT-148,
号 22,
p. 1-6,
発行日 2022-09-02
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8884 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |