研究者への情報推薦は論文調査や関連研究者の探索に有用である．個々の研究者の業績一覧が入手可能な場合，そのコンテンツ情報を各人の専門興味のモデル化に用いることができる．一方，共著者情報が適切に整備されている場合，研究者や論文をノードとしたグラフ構造に基づくモデル化手法を採用できる．近年はこのようなグラフベース手法が注目を集めているが，コンテンツ情報のみでのモデル化手法と同一条件下で比較した例は未だ報告されていない．本論文では，学術情報推薦をグラフ内のリンク予測問題とみなし，これら二種類の手法を比較する．実験方法を情報推薦の観点から再設計した結果，コンテンツベース手法がグラフベース手法より高い性能を示した．また，リンク予測の観点での推薦性能と推薦結果の意外性はトレードオフの関係にあることが示唆された．

インターネット上では膨大な量の学術情報が蓄積されており，個々の研究興味に基づいて論文や関連研究者を容易に取得可能なシステムが必要とされている．初期の研究では，ユーザがキーワードを入力し，所望の情報を自身で検索することを前提としていた[1,2]．近年は，論文テキストなどのコンテンツ情報から特徴量を抽出し，論文間の推薦[3]や論文に対する査読者の割り当て[4]などに活用した例がある．また学術ドメインに限らず，ユーザとアイテムの関連性をモデリングし推薦に活用する研究はこれまで盛んに行われている[5,6]．以降，このような手法をコンテンツベース手法と呼ぶ．各論文の著者，所属機関，発表場所などの情報が整備された学術データベースを利用できる場合，それぞれの実体をノード，それらの関係をエッジで表した異種混合グラフが構築できる．グラフニューラルネットワーク（GNN）[7,8]を用いると，コンテンツ情報をノードの初期特徴量とみなしたうえで，実体間の関係を考慮して各ノードをモデリングできると考えられる．こうしたグラフベース手法を情報推薦に導入する動きが近年活発化しており，一般には異なるノード間のエッジの有無を予測する問題（以降，リンク予測）として定式化される[9]．しかし，従来研究は主にグラフベース手法に限定してリンク予測性能を検証しており，コンテンツベース手法と比較した例は報告されていない．加えて，評価用データはグラフ要素全体からのランダムサンプリングに基づいて作成されるため，性能評価指標に対する各ノードの寄与率がばらつく可能性がある．手法の実応用を考えると，情報検索・推薦の文脈でよく用いられてきた指標である，個々のノードのリンク予測性能の平均を算出する方が望ましい．そこで本研究では，(1)研究者ノード・論文ノード間のエッジ有無と，(2)研究者ノード間のエッジ有無という二種類のリンク予測を対象に，学術情報推薦への応用に即した条件下でグラフベース手法とコンテンツベース手法の性能を比較する．なお，(1)の予測は論文推薦，査読者推薦，著者同定などに有用であり，(2)の予測は共同研究者候補の探索などが応用先に挙げられる．実験では，リンク予測性能に加え，推薦結果の意外性・多様性を定量評価する．