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| 情報推薦はユーザの要求を自動的に推定し，その要求を満たす情報を積極的に推薦する技術である． 情報推薦は，主に情報フィルタリングの技術を用いて作られることが多く，情報フィルタリングシステムとの区別は曖昧である．ここでは，エージェントに基づく情報フィルタリングシステムで，ユーザに対して積極的にフィルタリング効果を与えるものを推薦システムと呼ぶ．これは「推薦」という言葉が持つ能動的な印象と，エージェントの印象が重なるためである． 推薦システムを実現するため，ユーザの好みを明示的に計算機上に表現する必要がある．この表現をユーザモデル（ユーザプリファレンス）と呼び，表現する過程をユーザモデリングという．よく利用されるプロファイル構成要素として，キーワードベクトルや概念マップを用いた，内容に基づくフィルタリング，ユーザの地位，役職等を用いた社会的フィルタリングが例として挙げられる． 推薦システムの評価尺度には，ユーザの要求を満たす情報を含む割合を示した「適合率」，ユーザの要求を満たすうち，実際に推薦された情報の割合を示した「再現率」がある． | |
Shintani lab. 2003 | |