@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00009765, author = {松岡, 有希 and 坂本, 竜基 and 伊藤禎宣 and 大向一輝 and 武田, 英明 and 小暮, 潔 and Yuki, Matsuoka and Ryuuki, Sakamoto and Sadanori, Ito and Ikki, Ohmukai and Hideaki, Takeda and Kiyoshi, Kogure}, issue = {12}, journal = {情報処理学会論文誌}, month = {Dec}, note = {近年,ソーシャルブックマークのタグをWeb ページへのメタデータとして利用することが注目されている.メタデータは誰が見てもWeb ページの内容を把握できるように,Web ページの内容が直接反映された語で書かれることが望ましい.そこで本研究では,ユーザがWeb ページの内容と直接関係のあるタグを付与できるようにするため,Web ページ内の文字列に下線やハイライトマーカを付与するマーキングに着目した.我々はマーキングによるソーシャルタギングの有効性を検証するために,人工知能学会全国大会で運用したマーキング共有システムで得られたデータを使って分析をした.Web ページ上にマーキングを付与できるシステム運用で得られたデータの分析によると,tfidf 値の高い語に下線が付与される可能性が高いということが分かった.次に,マーキングを利用してページ推薦を行うシステムを運用したところ,ユーザはtfidf を用いたページ間類似度によるページ推薦よりも,他のページに付与されているマーキング文字列内の語を使ったページ推薦を選択することが示唆された.ユーザは統計的手法で得られる文書内の特徴語よりも,人がマーキングを付与した語を特徴語としたWeb ページを選択することが示唆されたので,マーキング文字列内の語をタグと見なす手法が機能する可能性が見出された., Recently, tags of social bookmark services are used as metadata of web pages. In this case, meta data are desirable to be written in words which are related with contents of web pages. In our research, we focus marking which users underline or highlight characters in web pages to make users can add tags which are related with contents of web pages. We investigated which words users underlined in web pages and whether users selected web pages added tags by marking with operation systems at a conference. According to the analysis of user logs based on a marking system, we found that users have the potential to underline words with high tfidf value. And, according to the analysis of user logs based on a recommendation system, users selected web pages recommended by using words in marked characters to web pages recommended by using page similarities based on tfidf value. Therefore, we found that users select words in marked characters to words calculated by a statistical method. As results, we believe it is effective to extract some words in marked characters to be tags.}, pages = {3882--3892}, title = {マーキングを用いたソーシャルタギングの有効性に関する検証}, volume = {48}, year = {2007} }