情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

論文検索サイトにて論文を検索する際，利用者が求めている論文の発見が困難な場合がある．
そこで，本研究では他の研究者のクエリログと，利用者のクエリログとの類似性を基に，利用者に適した論文を推薦する手法を提案する．
提案手法は，クエリログをベクトル空間に変換したのち，ユークリッド距離，コサイン類似度を用いる，またはクエリログを時系列としてDTW(Dynamic Time Warping)，LCS(Longest Common Subsequence)を用いる4つの手法を用いてクエリログ間の類似度を算出し，論文の推薦を行う．
また，検索クエリログを用いた評価実験を通して，どの手法が適しているかを考察する．