情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

漫画の種類は多種多様であるため推薦システムが提案されており,先行研究では漫画作品の概要をもとに,ストーリーの似た漫画作品の推薦を行っている.しかし,漫画作品によって評価される箇所が異なるため評価情報に着目する必要がある.そこで本稿では漫画作品の評価が記載されているレビューをもとに各漫画の評価表現と評価対象に着目した漫画の推薦を目的とする.本稿では推薦の方法としてベクトル空間モデルを用いる.漫画作品のレビュー内の評価対象を素性とし評価対象の好評価の割合を素性の値としたベクトルを漫画作品ごとに作成する.ユーザの好む漫画作品とのコサイン類似度を計算し,値が高い漫画作品を類似した作品と判断し推薦する.