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卒研中間発表資料:個人に最適化したフィードリーダの構築
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卒研中間発表資料:個人に最適化したフィードリーダの構築
1.
By jot.punkt under
CC-BY http://www.flickr.com/photos/janramroth/1287533046/ 個人に最適化したフィードリーダの構築 大阪府立大学工業高等専門学校 5年電子情報コース 花川研究室 / 清原弘貴 日付:2011/ 10/ 21
2.
目次 1.はじめに 2.システムの概要
3.動作原理 4.これまでの成果 5.今後の課題 Speaker:清原 弘貴
3.
1. 1 はじめに
: 背景 フィードリーダとは ニュースフィードを登録するだけで 自動でWebサイトの新着記事を取得できる (Google Readerなど) 欠点 取得した記事をすべて表示するので 登録数が多いと読み切れない 未読記事の多いニュースリーダ Speaker:清原 弘貴
4.
1. 2 はじめに
: 目的 目的:利用者が興味をもつであろう記事のみを表示する フィードリーダを構築 ニュースフィードの登録 開発したい フィードリーダ 利用者 最適化されたニュースフィード Speaker:清原 弘貴
5.
2. システムの概要 分類のために利用者の興味を調べる必要がある
-> ソーシャルブックマークをもとに学習する ソーシャ 好まれる記事 好まれる特徴 ルブック マーク 学習 特徴 好まれる記事 抽出 好まれる特徴 好まれる記事 新着 分類 記事 好まれない記事 好まれない特徴 Speaker:清原 弘貴
6.
3.1 動作原理 :
特徴抽出 ✤ 文中の単語を特徴とする (名詞,動詞,形容詞,形容動詞,副詞,連体詞) ✤ Yahoo!形態素解析を用いた 1つの記事あたり5つの特徴語を抽出した 特徴抽出したい文 クライアント 必要な品詞 Yahoo!形態素 解析 特徴となる単語 Speaker:清原 弘貴
7.
3.1 動作原理 :
分類 ✤ 新着記事の分類 -> 推奨すべき記事 or 推奨すべきでない記事 ✤ スパムフィルタの原理を参考に,実際にメーラなどに 使われているモジュールを使用 ✤ フィッシャー法というアルゴリズムで実装されている ✤ http://examples.oreilly.com/9780596529321/ Speaker:清原 弘貴
8.
4. これまでの成果 実装できたもの ✤
動作の主要部分 新着記事取得 → 記事の分類 ✤ 開発者用の画面 ✤ ユーザ登録 開発者用の画面から見た新着記事 Speaker:清原 弘貴
9.
4. これまでの成果 実装できたもの ✤
動作の主要部分 新着記事取得 → 記事の分類 ✤ 開発者用の画面 ✤ ユーザ登録 推奨される記事かどうかを 表す値の変動が確認できた Speaker:清原 弘貴
10.
4. これまでの成果(2) 利用者の興味が抽出 できているのが確認できた
Speaker:清原 弘貴
11.
今後の課題 ✤
ユーザ向け画面の作成 ✤ 分類の精度向上 ・特徴語の品詞によって重み付けする ・他のアルゴリズムを使う (分類機の候補にPA法,ベイジアンフィルタなど) ✤ 動作原理の理解 ・フィッシャー法や形態素解析の理解 Speaker:清原 弘貴
12.
おわりに ご清聴ありがとうございました
Speaker:清原 弘貴
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