@article{oai:tuis.repo.nii.ac.jp:00000375,
 author = {庭野, 正義 and マッキン,  ケネス ジェームス and 永井, 保夫 and Niwano, Masayoshi and Mackin, Kenneth James and Nagai, Yasuo},
 issue = {1},
 journal = {東京情報大学研究論集},
 month = {Sep},
 note = {P(論文), Googleなどに代表される検索エンジンを用いてWebページを検索する場合、膨大な数のWebページのリストが検索される。さらに、そのリストは必ずしもユーザ個人に適した順序で表示されているとは限らない。大量の検索結果の中から必要なページを判断するにはかなりの労力が必要となる。本研究では、ベイジアンフィルタに興味状態の概念を導入し、「大量の検索結果の中から必要なページを判断する」という作業を自動化するWeb 推薦システムの検討を行ってきた。本論文では、前述のWeb推薦システムを基に、ベイジアンフィルタを利用したWebページランキングシステムを提案し、試作と実験による評価と考察を行った。評価尺度として、「システムが行った評価とユーザが行った評価がどれだけ近いか」という指標であるADM(Average Distance Measure)を採用した。その結果、ユーザの調べたい事が比較的大きく、一度の検索で十分な情報を得られない場合に、提案したWebページランキングシステムが有効である事を示す。, When the Web pages are retrieved by using the search engine such as Google search engine etc, a great number of Web pages are retrieved by the list form. In addition, these pages are not necessarily displayed in the appropriate order for the each users. It spends a lot of time in order to judge and search for a necessary page from among a large amount of retrieval result. In this research, the concept of the interest state for each users is introduced into the concept of Bayesian filtering, and the Web recommendation system automating the work that a necessary page is judged from among a large amount of retrieval result is considered. We proposed the Web page ranking system using the Bayesian filtering based on the Web recommendation system research. We evaluated the proposed Web page ranking system by adopting the ADM (Average Distance Measure) as a measure for evaluation showing that"how near are the evaluation of the system has done and the evaluation of the users have done ?"The experiment result shows that the effectiveness of the Web page ranking system when enough information cannot be obtained by once retrieval because the retrieval space is so huge.},
 pages = {11--20},
 title = {ベイジアンフィルタを利用したWebページランキングシステムの提案とADMによる評価},
 volume = {14},
 year = {2010},
 yomi = {ニワノ, マサヨシ and マッキン,  ケネス ジェームス and ナガイ, ヤスオ}
}