学術情報推薦におけるグラフ構造の有効性検証

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．