@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00050807,
 author = {渥美, 雅保 and Masayasu, Atsumi},
 issue = {51(1997-ICS-108)},
 month = {May},
 note = {近年のWorld Wide Web (WWW)の指数的な成長に対して，Web上の情報にインデクスを付け情報収集を支援するサービスが多く提供されているが，ユーザの興味にあった情報を効率的に見つけるという点からはほど遠い状態にある．ユーザの興味を情報収集に反映させるためには，ユーザの興味を表すユーザプロファイルを情報収集システムに蓄積し，それらを情報収集において活用する個人適応化機能を情報収集システムに持たせることが有用な方法と考えられる．本論文では，情報検索，情報フィルタリング，ブラウジングといったユーザの情報収集を個人適応化するために，ユーザの情報収集過程からプロファイルを遺伝的アルゴリズムに基づき抽出する方法を提案する．また，情報収集結果の評価尺度として，ランク正確度，ランク再現度という尺度を導入する．そして，WWWからの情報検索を対象とした実験により，本手法に基づくプロファイル抽出の有用性と限界を示す．, For the current exponential growth of World Wide Web (WWW), there have been a lot of information gathering tools to help people cope with the volume of information on the WWW. However, these tools are insufficient to find information attracting personal interest of a user with high precision and recall. In order to make information gathering reflect interests of a user, it is useful to make information gathering tools accumulate interests of each user and apply them at information gathering. This paper proposes a method based on genetic algorithm that extracts a user's interest from information gathering processes such as information retrieval, information filtering and browsing. We also introduce the rank precision and rank recall that measure effectiveness of information gathering. We present experimental results of interest extraction and extracted interest application in WWW information retrieval and discuss the effectiveness of our approachch.},
 title = {Webページからのユーザの興味の遺伝的アルゴリズムに基づく抽出},
 year = {1997}
}