抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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YouTubeを始めとする動画共有サイトが隆盛である。これらのサイトは,ただ動画を共有するだけでなく,ユーザ同士でコミュニケーションを取ったり,動画にコメントを付与したりするようなSNSとしての機能を持ち合わせている。中でも近年,動画に付与されたコメントを用いた研究が広く行われているほか,YouTubeにて提供されているAPIにコメントを収集する機能が存在するなど,コメント機能に対する注目が集まっている。本研究では,「タイトル」や「タグ」などを始めとする動画に付与できる情報の中で,動画を視聴したユーザが付与できる唯一の情報がコメントであることを鑑み,コメントには動画の特徴を表す情報が存在するとの仮定のもと,コメントの特徴を用いた関連動画の提示手法を提案した。具体的には,一つの動画に付与された最大1000件のコメントを一つの文書としてみなし,tf-idf法を用いてコメント文書毎の特徴ベクトルを算出した。また,あるユーザが視聴した動画コメントの特徴ベクトルを合成したコメント傾向ベクトルと,他の動画の特徴ベクトルとの類似度を計算し,関連動画として提示した。(著者抄録)