ソーシャルブックマークの周期性発見に基づく時期連動型検索ランキング手法
Season-connected Ranking Method based on Periodicity Discovery of Social Bookmarks

概要

Webコンテンツの中には，1年のうち特定の時期に頻繁に利用されるような周期性をもつものが存在する．本研究では，そのようなコンテンツが人気となる時期や対応するキーワードをソーシャルブックマークを分析して予測することで，Web検索結果からの発見を支援する時期連動型ランキング手法を提案する．実際には，ソーシャルブックマークにおける過去のブックマーク日時や付与されたタグを分析することで人気度の予測を行い，検索が行われた時期に応じた検索結果のランキングを可能にする．まず，コンテンツごとのブックマークの周期性等の特性を調査し，その分析結果に基づいてコンテンツの人気予測モデルを提案する．

ある米国の大学の卒業研究に関するページの月別ブックマーク数の推移

産業界への展開例・適用分野

本研究の産業界への展開例として，ソーシャル性をもつWebサービスにおいて過去のユーザ行動を分析することで，特定の時期に有用なコンテンツを自動的に認識し，それらを適切な時期に再度取り上げる，といったことを自動化することが考えられる．

研究者

氏名	専攻	研究室	役職（学年）
山家　雄介	社会情報学	田中研究室	博士後期１年

Website

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