学習コンテンツ推薦に向けた2部ネットワーク分析に基づく習熟度と難易度の推定手法の提案

三好 康夫; 濱田 一伸; 鈴木 一弘; 塩田 研一; 岡本 竜; 金西 計英

doi:10.57413/wii.1.0_13

第1回研究会

DOI https://doi.org/10.57413/wii.1.0_13

会議情報

主催: Webインテリジェンスとインタラクション研究会

会議名: WI2研究会

回次: 1

開催地: 神奈川近代文学館

開催日: 2012/12/14 - 2012/12/15

セッション1:教育・学習支援とWeb

学習コンテンツ推薦に向けた2部ネットワーク分析に基づく習熟度と難易度の推定手法の提案

三好康夫, 濱田一伸, 鈴木一弘, 塩田研一, 岡本竜, 金西計英

著者情報

キーワード: 学習コンテンツ推薦, 習熟度, 難易度, 読者ネットワーク

会議録・要旨集フリー

p. 13-14

詳細

抄録

学習コンテンツを対象とした情報推薦では，ユーザの習熟度に適した難易度のコンテンツが推薦されることが望ましい．そこで，ユーザの習熟度と学習コンテンツの難易度を，誰が何を読んだかという関係を示した2部ネットワーク（読者ネットワーク）のみを用いて推定するアルゴリズムを実装している．読んだ順序を考慮して推定アルゴリズムの精度向上を試み，テストデータを用いて推定精度を評価した．精度評価を行ったことにより，新たに検討すべき課題が明らかになった．

責任著者(Corresponding author)

J-STAGEへの登録はこちら（無料）