多数の読者からの集合知に基づくオンライン小説のランキング手法

抄録

利用者投稿型共有サービスでは，大量かつ多様なコンテンツが投稿されている。膨大なコンテンツ群から求めるものを探すには、面白さに基づく評価およびランキングとカテゴリ自動分類が必要である。閲覧数などの累積値ランキングは古く評価の定まったものが上位になる。タグによるカテゴリ分類も，タグのゆらぎから有用でない。我々は投稿数が急増するオンライン小説サイトを対象に，読者のお気に入り登録に基づくランキング手法を研究している。面白さの評価尺度に、読者のお気に入り小説登録を，読者から小説へのリンクとし，リンク構造解析によるランキングを適用した。また，初期値の与え方によるランキングの変化も調査した。