様々なドメインを対象としたエンティティ間の類似度推定は，推薦・検索・自然言語処理などに応用される．従来の研究ではエンティティ間の類似度を推定するため，エンティティに対応するWikipedia記事の概要文やハイパーリンクなどのコンテンツ情報を利用することが一般的であった．しかし，このようなコンテンツは対象ドメインの表層的な属性情報に限られるため，従来法では人間の嗜好性などに内在するエンティティ間の複雑な類似性を捉えることは難しかった．本稿では，協調フィルタリングを参考に，Wikipedia記事の編集者情報を利用した新しいエンティティ類似度推定手法を提案する．一般に，Wikipediaの編集者は本人が関心を持つ記事に対して編集を行うため，同一ユーザに編集された記事に対応するエンティティ同士は高い類似性を持つことが期待される．本稿では映画，音楽，書籍のドメインに関する推薦タスクを用いて，提案手法の有効性を確認した．
