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

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

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

2.Motivation Scenario

効率的な共有シナリオ1. Bobが Aliceに DELON Workshopの論文のメール送信

2. Bobは関連論文を自分の PCに保存している3. 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

4. Aliceが Bobに興味ある関連情報の要求5. それにより Aliceに Bobの DL状況が知らされる6. このようにして順に文脈情報の交換が行われる

2.Motivation Scenario

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

2.Motivation Scenario

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

3.1 Representing Context

Browsing and Desktop context• ブラウザのキャッシュを利用する• メールとキャッシュの情報を contextとみなす

• 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

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

3.1 Representing Context

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 ontolo

gy 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

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→ public

ation 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

3.2 Representing Importance

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

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

4.1 Interest Groups

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。

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

4.3 Sharing Importance

dは要素 0.85を与えられる Aは全てのノードを含むマトリックス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 = (1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)T

4.3 Sharing Importance

4.3 Sharing Importance

4.3 Sharing Importance

Ranking of Resources on Alice’s Desktop.• あくまで個人的なランキング

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

4.3 Sharing Importance

6 Conclusions and Future Work

Conclusions • 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