抄録
E-015
既読率に基づいた記事推薦システムについての研究
既読率に基づいた記事推薦システムについての研究
ニュースサイトやブログ等,WEB上には記事が投稿されるサイトが多数ある.そこでしばしば使われている推薦方法の一つに,ユーザーの閲覧した記事を基に,それに類似した記事を推薦するというものがある.しかし,閲覧した記事の中には閲覧したものの途中までしか読んでない記事が存在する.そのような,閲覧したが内容に興味がなかった記事を読み終えた記事と同じように扱ってしまうと,興味のない記事を推薦する可能性がある.そこで本研究では,ユーザーが閲覧した記事をどの程度まで読んでいるかという情報を”既読率”とし,これを記事同士の類似度と掛け合わせることでユーザーの興味が高い記事を優先して推薦するシステムの構築を目的とする.