Webインテリジェンスとインタラクション (WI2) 研究会 第18回@佐渡 2日め (2010/09/17 Fri)
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m.mat
@m2nr
QAの利用者（QAの回答候補者）といえばいいかな RT @nsiena: ここでの「ユーザ」は、QA の回答者としての、かな。 #sigwi2
2010-09-17 08:53:56
m.mat
@m2nr
櫻田：重み付けは今のところ行っていない RT @hijip: 閲覧データと書き込みデータの両方を使うと言ったが，これらに重みづけは行わないの？ #sigwi2
2010-09-17 08:55:08
m.mat
@m2nr
櫻田： 今回は情報発信型エキスパートに絞ったが、今後この分類の細分化なども含めて考えたい RT @hijip: タイトルには「ユーザプロファイリング」とあるが，ベストアンサーの分類やん．情報推薦ちゃうやん #sigwi2
2010-09-17 08:57:42
@nsiena
このプロファイリング/ユーザ分類は、QA 以外にも適用可能と考えている、ということかしら。サービスの性質やユーザの撮りうる行動によって行動原理は変化しないものなのかな。 #sigwi2
2010-09-17 09:01:02
Yoshinori Hijikata
@hijip
@nsiena うーん．エキスパート探しには使えるかもしれないけど，正解データはQAサイトのベストアンサーを利用しているのではないかと思います #sigwi2
2010-09-17 09:05:07
Yoshinori Hijikata
@hijip
16. ウェブサイトの定期訪問における人間中心型の推薦システムの試行 堀之内公亮，辻光宏 (関西大学大学院) #sigwi2
2010-09-17 09:05:24
のっちさん
@knjhtn
とりあえず，キーワードの抽出を用語辞書を使っているのは問題かなぁ．今後の課題でキーワード抽出法を考えるとあったけれど，具体的にはどうするんだろ．やっぱ，tf-idf 系? そこの工夫が案外おもしろいかも #sigwi2
2010-09-17 09:07:21
m.mat
@m2nr
@nsiena そこまで深いプロファイリングは今回のところ扱ってないようです。QAサイトだけじゃなく様々なサイトの閲覧・書込み履歴からベストアンサーが期待できるユーザを見つけるという内容です。 #sigwi2
2010-09-17 09:08:33
m.mat
@m2nr
昔のWho's Who 研究に近いですね。 RT @mayum1n: ベストアンサーを書いてくれそうな人を抽出してどうするんだろう？その人に「答えろ！」と言うのかしら．．． #sigwi2
2010-09-17 09:09:38
@nsiena
@m2nr @hijip なるほど。分野エキスパートの発見 (と、将来的に未回答質問とのマッチング) のためのプロファイリングということですね。ありがとうございます。 #sigwi2
2010-09-17 09:17:00
m.mat
@m2nr
上田：そのブラウザを使わなきゃいけないってのはユーザにとって不便じゃない？ → Firefox のExtension なので、そのユーザを想定 #sigwi2
2010-09-17 09:23:56