Stefania Ghita, Wolfgang Nejdl, and Raluca Paiu 東京電機大学 土屋 吉寛

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1 Stefania Ghita, Wolfgang Nejdl, and Raluca Paiu 東京電機大学 土屋 吉寛
Semantically Rich Recommendations in Social Networks for Sharing, Exchanging and Ranking Semantic Context Stefania Ghita, Wolfgang Nejdl, and Raluca Paiu 東京電機大学 土屋 吉寛

2 1.Introduction 情報共有とSemantic networkの拡大 団体メンバー間のrich recommendation
FOAF(Friend Of A Friend)の使用 どうやって文脈を共有するか 異なったグループ間の接続 Recommendationへの応用方法

3 1.Introduction グループ内でのcontextとranking交換への動機付けへのシナリオ
ontorogyによるcontextとmetadataの意味付けとデスクトップサーチのrankingへの利用方法 独自拡張FOAFを使った情報の交換とrank計算におけるアルゴリズム 関連するworkの概観…未完 まとめとFuture Work

4 2.Motivation Scenario 効率的な共有シナリオ BobがAliceにDELON Workshopの論文のメール送信
Bobは関連論文を自分のPCに保存している Aliceは論文だけでなく背景情報も同時に取得可→メターデータの添付 AliceがBobに興味ある関連情報の要求 それによりAliceにBobのDL状況が知らされる このようにして順に文脈情報の交換が行われる

5 2.Motivation Scenario

6 2.Motivation Scenario presented_at : 提出学会 download_from : ダウンロード先
author : 筆者 same_session : 同一セッションの論文 リソースの重み付けに使用 カンファレンスの重要度 論文の関連性

7 2.Motivation Scenario

8 3.1 Representing Context 追加文脈情報としてCiteSeerを利用 CiteSeer contest
参照可 or ダウンロード 引用、被引用 作者 学会、年 同時に上記４つのタイプのリンクを生成

9 3.1 Representing Context Browsing and Desktop context ブラウザのキャッシュを利用する
効率の良い検索手法の模索 これらを利用したPersonalized Searchの実現

10 3.1 Representing Context シナリオの動機付けによるontology context metadata
CiteSeer context ファイル Webページ それらの情報の繋がり クラス（四角）、属性（丸）

11 3.1 Representing Context

12 3.1 Representing Context Browsing and Desktop context
基本属性の追加(URL、アクセス日付) ファイル間のリンク関係の抽出 リンク間の移動を追跡 Citeseerの構造をextended publication ontologyとして内包 さらに作者や属性情報なども別のontologyとして持つ

13 3.2 Representing Importance
Authority transfer annotations. Annotation ontologiesがリソース間のリンクの推移を定義 作者のアイデンティティ→重要度高→ publication ontologyで著者を明記 ObjectRank 重み付けと偏りによる定義付け これを独自のontologyに適用

14 3.2 Representing Importance

15 3.2 Representing Importance
our context ontology 状態によって重要度が違う 重要度の重み付け Personalized Preferences and Ranking ユーザー毎の異なる好みを反映 重要度をontologyで明示的に示す必要がある

16 4.1 Interest Groups FOAF拡張の利用 FOAFは汎用的で拡張性が高いため
FOAF Basics Personal Information Online Accounts/ IM Projects　and Groups Documents and Images FOAF自体はボキャブラリーを持たず、あくまで適切なontologyによって定義されたメタデータ

17 4.1 Interest Groups

18 4.2 Exchanging ContextWithin Interest Groups
推薦・・・追加関連する情報を既知項目に示す メタデータジェネレーター 自動的にPDFファイルからタイトルを抜き出す それを元にCiteSeerデータからRDFを生成 In our scenario ボブはpublication contextに基づいたファイルを送り、helper applicationで相手の属性を特定 アリスはhelper applicationによって既存のグラフとpublication contextを統合する。

19 4.3 Sharing Importance Ranking of Resources – GeneralAlgorithm
own contextual network context metadata graph ノード間の繋がりにおけるランキング 上記下２つを交換することによる再計算 PageRank公式の利用 r = dAr + (1 − d)e

20 4.3 Sharing Importance e = (1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)T dは要素0.85を与えられる
ベクトルによるデータリンクの格納 繰り返し計算される e = ( )T

21 4.3 Sharing Importance

22 4.3 Sharing Importance

23 4.3 Sharing Importance Ranking of Resources on Alice’s Desktop.
あくまで個人的なランキング あくまで個人のランキング

24 4.3 Sharing Importance How Ranks Change When Bob Sends Something.
ボブの文脈を受け取ることでテーブルが変化

25 4.3 Sharing Importance

26 6 Conclusions and Future Work
FOAFの利用の仕方ではなく、推薦するためのFOAFをあてにする仕方の模索した 関連文書の幅を広げる Future Work プライバシー問題について 人同士によってのランキングの変動