F-021
Twitterとテレビ視聴履歴を用いた個人への時事情報推薦システムの構築

◎世良拓也・吉村枝里子・土屋誠司・渡部広一（同志社大）

Web上には膨大な量の時事情報が存在し，日々大量に更新されるため，興味があるもののみを効率的に取得することは困難であると考えられる．そこで，日常的に利用する頻度が高いテレビとTwitterを用いて個人の嗜好を分析し，興味があると考えられる時事情報を推薦するシステムを構築する．具体的には，視聴したテレビ番組の番組紹介文と，Twitterにおけるツイートから情報を抽出し、カテゴリを用いて雑音処理を行うことによって，個人の嗜好を表していると考えられる名詞句を取得する．その後，時事情報との関連性を算出し，高いものから順に推薦を行う．本研究では，約53%の精度で興味がある時事情報を推薦することができた．