情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

　近年、Amazon.comやGoogle News等に見られるユーザの嗜好に応じて情報を取捨選択する情報推薦が注目を浴びている。
情報推薦をする際に使用されるユーザの嗜好を表現したものはユーザモデルまたはユーザプレファレンスと呼ばれる。
　本研究では、ユーザ毎に異なる嗜好を表現するために単語の重要度と単語間の連想関係の強さを、Web閲覧履歴からtf-idf値と単語間の共起性を基に抽出する。
これらを行列で表現しユーザモデルとすることで、各ユーザに適切な情報を推薦することを目的とする。
　また本研究では、単語の重要度のみ表現したユーザモデルと単語間の連想関係の強さも考慮したユーザモデルでWebページの推薦を行い、結果を比較した。