ニュースサイト等,WEB上には記事が投稿されるサイトが多数ある.そこで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てみたものの興味がなく,途中までしか読まない記事が存在する.そのような記事を,読了した記事と同様に扱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こまで読んだかという情報を”既読率”とし,それを推薦システムに組み込むことで,興味が高い記事を推薦する精度を上げることを目的とする.
　本発表では記事同士の類似度算出と,結果に対する評価を中心に行う.