Wikipediaは様々な物事（ここでは「エンティティ」と呼ぶ）について質の高い記事が存在し，多様な研究領域において利用されてきた．従来の研究では，Wikipediaの概要文やハイパーリンクなどのコンテンツ情報を利用することが一般的であったが，Wikipediaのコンテンツ情報はユーザの主観を排して編集されるため，評論やレビュー文とは異なり，エンティティに関する表層的な属性情報しか考慮することができない．この課題を解決するため，本稿ではWikipediaの編集者情報を利用した協調フィルタリング法を提案する．提案手法をエンティティ間の類似度推定に利用し，推薦タスクで評価を行った結果，その有効性を確認した．

Wikipediaは誰でも編集できるオンライン百科事典であり，編集の容易さや編集人数の多さから様々な物事（ここでは「エンティティ」と呼ぶ）について質の高い記事が存在する．そのため，Wikipediaから得た情報は様々な研究領域において利用されてきた．その中でも，エンティティ間の類似度推定は，推薦，検索や自然言語処理など多くの応用先があり，単語埋め込みなどの手法とも関係性がある研究課題である．エンティティ間の類似度を推定する際には，まずエンティティの特徴量を抽出する必要がある．その情報源として図1に示すような概要文やハイパーリンクなどのWikipediaのコンテンツ情報を活用することが一般的である[1,2,3]．しかし，Wikipediaは百科事典であり，そのコンテンツに関しては「中立的な観点」を基本方針の1つとしている．「中立的な観点」とは，信頼できる情報源を慎重に分析し，可能な限り編集上の偏向なく読者に伝えることを指す1）．そのため，Wikipedia1）https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:テキスト概要文GeorgeLucasGaryKurtzStarWars...編集者1ハイパーリンク......TheMatrix編集者2......編集者履歴Wikipediaから引用．のコンテンツ情報は，編集者の個人的な意見や嗜好が反映されにくく，表層的な属性情報に限られる．よって，従来のコンテンツベースによるエンティティ類似度推定手法の欠点の1つとして，人間の嗜好性などに内在するエンティティ間の複雑な類似性を捉えることが本質的に難しい点が挙げられる．一方，コンテンツベースとは異なる考え方として，協調フィルタリングと呼ばれる方法論がある[4]．協調フィルタリングはユーザの嗜好情報で推論を行う方法論であり，主に推薦に関する研究分野で発展してきた．有名な応用例としては，Amazonの商品推薦，Netﬂixの動画推薦システムなどが知られている．このようなシステムを構築するにはユーザの嗜好が含まれた購買履歴などのプロファイル情報を入手する必要があり，協調フィルタリングを適用できるドメインは一般に限られるが，商品や動画などのエンティティ間に内在する複雑な類似性を捉えることが可能となる．このような背景から，本研究では協調フィルタNeutralpointofview(参照2022-10-25).リングを参考にして，Wikipediaにおけるエンティティ間の類似度を推定する新しい手法を提案する．したかという履歴が残されており，提案手法ではこのような記事の編集者情報を利用する．編集者は一般に関心がある記事を編集するため，協調フィルタリングの考え方から，同一編集者に編集された記事に対応するエンティティ同士は類似すると仮定できる．そのため，提案手法では，客観的な属性情報では捉えることが難しかったエンティティ間の複雑な類似性を推定できることが期待される．本研究では推薦タスクを用いて提案手法の有効性を検証した．実験結果からはWikipediaの概要文やハイパーリンクに基づくコンテンツベースの手法に対して，編集者履歴を使った提案手法の有効性が確認されたのでこれを報告する．