[2Win5-27] 類似度ベースコミック推薦システムのための多様なコミック特徴量の比較
キーワード：推薦システム、コミック推薦、コミック特徴量、類似度、Wikipedia
コンテンツベースコミック推薦システムは，様々なコミックの特徴に基づいて，ユーザが過去に好んだコミックに類似したコミックを推薦する．類似度ベースコミック推薦システムでは，推薦の精度はコミックがどのように特徴付けられ，コミック間の類似性がどのように定義されるかに影響される．しかし，ユーザの類似性の感じ方はそれぞれ異なるため，ユーザごとに最適な類似性の尺度を定義する必要がある．本研究では，様々なコミックの特徴ベクトルとコミックの類似性尺度を比較し，各ユーザに最も適したものを決定する．特に，コミックの特徴ベクトルとして「あらすじ」と「ジャンル」に注目し，それぞれに基づくコミックの類似性を分析する．分析においては，(a)固有名詞の有無，(b)次元削減手法，(c)ユーザ個々の興味関心空間を考慮した特徴空間を検討する．特に，ユーザの興味空間を比較した場合，推薦に最適な特徴空間が異なる場合があることが，2名の参加者の事例で示された．
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