読書の効用は広く認識されている一方で、関心を抱きながらも読書を行わない人は多くいる。その要因として、読書を行わないユーザが自身の興味を反映した書籍を容易に探すことができないことが挙げられる。従来の書籍推薦や書籍検索を用いて自身の興味を反映した書籍を探すためには、自身の興味を反映した書籍に関するキーワードや行動履歴が必要となる。読書習慣を持たないユーザの多くはこれらの情報を持ち合わせていないため、満足な結果を得ることは難しい。そこで本研究では、読書習慣を持つユーザだけでなく普段読書を行わないユーザでも、容易に自身の興味を反映した推薦結果を得ることができる書籍推薦システムを提案する。提案手法は、ユーザの興味のあるコンテンツ（興味コンテンツと呼ぶ）をクエリとし、ツイッターから取得される興味コンテンツに関するツイートと書評サイトから取得される書籍レビューを用いて、それぞれに含まれる内容と感情をベクトル化し、その類似度によって推薦書籍を決定する。本研究では被験者実験を通じて、提案手法の有効性を確認した。
