本研究では(1)T大学図書館の貸出履歴約6年分を用いたアソシエーションルールの確信度・支持度,(2)図書のタイトル類似度,(2)NDC,(4)「BOOK」データベースの要旨の類似度,の各種組合せを学習用データとしたサポートベクターマシン(SVM)を用いて図書推薦の実験を行った。さらにSVMを用いず上記情報を単独で用いた場合やAmazonによる推薦も比較検証した。被験者は32名で,結果,「NDC+タイトル+貸出履歴」と「タイトル+貸出履歴」の組合せが有効であること,Amazonの推薦の方が評価が高いことを確認した。
