情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

　現在までにマンガ作品は10万タイトル以上出版されており、Web上には作品に関するメタデータが膨大な数存在する。例えばユーザーがWeb上で人気のあるマンガ作品を見つけたい時、様々なレビューや評価を自ら吟味する必要がある。
　そこで、本研究ではマンガ作品の探索や作品データの活用を支援することを目的として、マンガ作品群の中から「代表作」を発見する手法を提案する。本手法では作品の認知度や作品の評価を数値化するために、作品ごとの派生作品数やメディアミックスの規模、受賞歴等を用いる。これらの状況から各作品のスコアを算出し、作家・ジャンル・年代等の同一のカテゴリーの作品群内から代表作と言える作品を決定する。