[3Rin4-77] 隠れた良作の発掘を助けるWeb小説推薦システムの構成と評価
キーワード：レコメンデーションシステム、Web小説、文章評価、Doc2Vec、回帰分析
近年，インターネット上で個人が小説を投稿できる，小説投稿サイトが多数開設され，数多くの作品が投稿されている．こうした作品はweb小説等と呼ばれ，これらの中には商業用に書籍化・映像化される作品も存在している．一方でこれらweb小説に関して，その作品数の多さから読者が好みの作品を探すのが難しいという問題や，人気の作品や最新の作品といった限られた少数の作品に大多数の読者が集中し隠れた良作が出来てしまうという問題がある．本研究の目的は，上記問題点を解決し，ユーザが作品を探すのを助ける推薦システムを実現することである．具体的には，作品の本文とジャンルやキーワードといった付属情報から，作品の類似度や質を推定することで，読者の評価情報が無い作品の推薦や，ユーザによる推薦基準の操作が可能な推薦システムを試作し評価を行った．結果として，作品の類似度や質を一定の精度で予測でき，試作したシステムが隠れた良作を発掘するのに有用であることが示唆された．
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