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図書館における個人向け検索システム

図書館における個人向け検索システム. 法政大学 情報科学部デジタルメディア学科 赤塚　拓巳 takumi.akatsuka.dn@cis.hosei.ac.jp. 図書館の利用目的統計①. 4%. 4%. 6%. 6%. 13%. 12%. 13%. 27%. 40%. 23%. 25%. 13%. 87%. 17%. 20%. 利用目的別. 年代別. 社会人（男性・女性含む）は趣味・余暇 としての利用傾向がある. 図書館の利用目的統計②. ～大学図書館における学生の利用目的～. 17%. 34%. 8%. 14%. 27%.

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図書館における個人向け検索システム

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Presentation Transcript

  1. 図書館における個人向け検索システム 法政大学 情報科学部デジタルメディア学科 赤塚　拓巳 takumi.akatsuka.dn@cis.hosei.ac.jp

  2. 図書館の利用目的統計① 4% 4% 6% 6% 13% 12% 13% 27% 40% 23% 25% 13% 87% 17% 20% 利用目的別 年代別 社会人（男性・女性含む）は趣味・余暇 としての利用傾向がある

  3. 図書館の利用目的統計② ～大学図書館における学生の利用目的～ 17% 34% 8% 14% 27% 学生は専攻している授業や研究のため としての利用傾向がある

  4. 本研究の目的と特徴 • 従来の検索システムに加えて、検索結果にシステム側が 利用者の趣味嗜好を判断して、その人にあった本をお勧めする • 趣味娯楽や余暇の時間を過ごしに来ている利用者には、 新しい本の発見 • 資料の利用やレポートの作成に来ている学生には、 調べたい本の手助け

  5. システムの流れ ルールベースシステム 学生の専攻の推論 （学生の年齢に相当する場合） Working Memory Human.data お勧め本の決定 個人ID入力 利用者の情報取得 学生の年齢に相当しない場合 ユーザ情報ＤＢ 蔵書ＤＢ 貸出履歴ＤＢ データベース

  6. データベース ユーザ情報DB 貸出履歴DB 蔵書DB

  7. ルールベースシステム 前向き推論を用いる 問題空間全体を広範囲に検索できる 条件 目標 利用者の年齢 学生の専攻科目 貸出履歴

  8. 推論の流れ ルール 条件 rule “HumanRule18” if “?x is 22 years old” then “?x is college student” User is 22 years old User is college student rule “HumanRule24” if “?x is college student” “?x rent books of science mostly” then “?x majors in science course” User rent books of science mostly User majors in science course rule "HumanRule26" if "?x majors in science course" "?x rent science books of Industry mostly" then "?x is student of department of Engineering" User rent science books of industry mostly User is student of department of Engineering rule "HumanRule37" if "?x is student of department of Engineering" "Book's keyword has Architectonicsmostly" then "?x is student of Architectonics section" Book's keyword has Architectonics mostly 目標 User is student of Architectonics section

  9. お勧め本決定方法① Calendar c1 = Calendar.getInstance();Calendar c2 = Calendar.getInstance();c1.set(ynow, mnow - 1, dnow);c2.set(ydb, mdb - 1, ddb);long diff = c2.getTimeInMillis() - c1.getTimeInMillis();diff = diff / (24 * 60 * 60 * 1000); 本日の日付と貸出履歴DBに 保存されている本の 貸出日との差（diff）を取る if (diff <= 30) count = 5; else if (diff <= 183 ) count = 3; else if (diff <=365) count =2; else count =1; diffの値による、貸出履歴の本の重み付けを行う

  10. お勧め本決定方法② 推論結果から得られた学生の専攻 Ex. User is student of Architectonics section ＝ 貸出履歴の本のカテゴリー Ex. Book’s keyword is Architectonics count = count +1; countの一番多い値のカテゴリーの本を蔵書DBにアクセス お勧め本

  11. 実行結果 年齢・貸出履歴のセット お勧め本を返す ルールの適合検証

  12. 結論と今後の課題 ①図書館での貸出の傾向として、ユーザの学問の専攻と趣味を 分けて考えることで、より精度の高い推論が出来た ②学生だけでなく、社会人の貸出の傾向がどのようなものかを 判断するアルゴリズムが必要 ③図書館での図書カードからのユーザ情報の読み取りと OPAC検索システムとの連動

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