研究内容の時間変化と所属情報を考慮した類似研究者検索に関する検討

抄録

複雑化した研究課題を円滑に進めるには，複数の研究者らが協力して研究に取り組むことが有効といわれており，これまでに共同研究者の推薦手法が種々提案されている．従来手法では，研究者の専門内容抽出の際に学術論文の出版日時を考慮しておらず，各研究者に単一のトピックベクトルのみを割り当てる．一方，学術情報に限定しない情報推薦の研究では，ユーザのプロファイルを構築する際に，時間による嗜好の変化を考慮すべきといわれている．加えて，研究者間のコミュニケーションを促進するためには，研究内容の類似度の他にも新たな特徴を追加すべきと考えられる．そこで本研究では，研究内容の時間変化と所属情報を考慮した類似研究者検索手法を提案する．これにより，研究内容の変遷が類似しており，かつ地理的に近い研究者が検索可能となる．本文の最後には，CiNii Articles科学研究費助成事業データベースKAKEN (KAKEN)の研究者ページを用いた実験結果と，研究者検索インタフェースの構築例を示す．