JAIST Repository: 内容ベースフィルタリングと引用ネットワークを用いたハイブリッド法による科学論文レコメンデーション手法の考案と評価
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(2) 修士論文 2019 年度（平成 31 年度）. 内容ベースフィルタリングと引用ネットワークを用いたハイブリッド法による 科学論文レコメンデーション手法の考案と評価. 北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 相原 健史. 論文要旨 近年，全世界で発表される論文数は増加の一途をたどっており，それに伴い論文検索 の難易度が上がっている．このような状況において，大学生・大学院生および研究者は 先行研究調査をより効率的に行う必要がある．この問題の解決のために，コンピュータ の計算能力を利用した，様々な論文のレコメンデーション手法が提案されている．他方， 論文レコメンダシステムの評価手法では，引用リストを正解ラベルとした評価手法が用 いられる．引用リストに乗っていない，より新しくより優れた論文もレコメンドされる べきであるが，引用リストを正解ラベルとすることにより，そのような論文のレコメン ドが行えない可能性がある．また，未熟な研究者と熟練した研究者ではレコメンドされ るべき論文は異なるということが問題点として挙げられる． 本研究では，論文レコメンダシステムがどうあるべきかを議論し，評価手法を考案す る．研究者が論文レコメンダシステムを使用したときの論文執筆のモデルを考え，この モデルを基に統計的手法による評価手法を提案した．本評価手法による検証実験の結果， 派生関係にある論文の引用は排他的に行われるということが示唆された．また，引用デー タを用いる現在のレコメンダシステムの評価方法では，派生関係にある親と子の論文の うち，一方しかレコメンドすることができないという可能性が示唆された．. キーワード 推薦システム，科学論文レコメンデーション. i.
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