第4章 利用ログに基づく情報実践の分析 : 筑波大学附属図書館における文献探索の記録から

本研究は、2017年度筑波大学附属図書館研究開発室第13プロジェクトの研究成果です。また、本研究成果の一部は、JSPS科研費JP16H02913, JP17K00449の助成を受けたものです

Researcher Name Resolver: A framework for researcher identification in Japan

Institutional repositories with the aim of open access are gradually spreading in academia, and more and more research articles and academic books are being archived on the web. In particular, researchers are accessing more and more electronic articles, papers, and books on the web. This paper describes an information service that firstly provides researcher name authority on the web, and secondly gathers the web locations of academic information resources and organizes them for individual researchers (especially researchers working in Japan)

Researcher Name Resolver: A framework for researcher identification in Japan

Institutional repositories with the aim of open access are gradually spreading in academia, and more and more research articles and academic books are being archived on the web. In particular, researchers are accessing more and more electronic articles, papers, and books on the web. This paper describes an information service that firstly provides researcher name authority on the web, and secondly gathers the web locations of academic information resources and organizes them for individual researchers (especially researchers working in Japan)

唐詩作品の本文フルテキストに対するTEI マークアップ手法の提案

本研究では，平成28 年度使用の中学校と高等学校の現行教科書に含まれる唐詩作品を研究対象とし，現行教科書の原版面を尊重したデジタル化として，唐詩作品の本文フルテキストのTEI マークアップ手法を提案する．唐詩作品の訓読文における返り点や送り仮名などの訓点情報やルビを表現する方法を検討し，現行教科書の原版面を尊重した上で，テキスト化することを目指す

日本のORCIDコンソーシアム検討状況について

講演会「日本のORCIDコンソーシアム検討状況について」日時：令和元年12月20日（金）15:00-17:00場所：筑波大学 大学会館国際会議室主催：筑波大学研究推進部・学術情報

WikipediaにおけるDOIリンクの経年変化の予備的分析

本研究では，2015年，2016年，2017年3月時点の日本語版，英語版，中国語版WikipediaにおけるDOIリンクを対象に，経年変化に着目した分析を行なった．結果，(1) 各言語版におけるDOIリンクの件数は経年的に増加していること，(2) 各言語版において独自に参照されているDOIリンクは経年的に増加していること， (3) 日本の学術情報の参照記述は，他の言語版に比べて，日本語版において多いこと，(4) 日本の学術情報の参照記述は，各言語版において独自に参照されており，経年的に増加していることが明らかになった．The authors extracted Digital Object Identier (DOI) links on Japanese, English, and Chinese Wikipedias as of March 2015, 2016, and 2017 for a time series analysis. As a result, it is revealed that (1) the number of DOI links on each language Wikipedia is increasing year by year, (2) the number of DOI links uniquely referenced on each language Wikipedia is increasing year by year, (3) scholarly information of Japan tends to be referenced more on Japanese Wikipedia than other languages, and (4) there are unique references to scholarly information of Japan on each language Wikipedia and it is increasing year by year.第22回情報知識学フォーラム「オープンサイエンスの障壁への挑戦」　日時：2017年12月2日 (土) 13:00-18:00　会場：国立情報学研究所 12階会議

新書本を用いた学問発見支援手法の提案

大学等における学部選択や科学コミュニケーションの文脈において，学問に興味を促し，興味のある学問分野を発見する必要がある．そのため，興味のある学問分野を発見するための手法を提案する．本研究では，多様な学問の基礎的な内容を扱っており，手にされやすいという特性をもつ新書本を用い，利用者が選択した新書本に類似する学問分野を，利用者に対し，興味のある学問分野として提示する．新書本と学問分野の類似度を算出する手法として，BM25 による単語の重みを利用し，コサイン類似度で新書本に対する学問分野の類似度を算出する手法1 と，BM25 で新書本と学問分野の類似度を算出する手法2 を検討した．結果として，手法2 より手法1 のほうが有効であることが示された

Book Recommender System Using Linked Data for Improving Serendipity

Recent years, to overcome the flood of information, recommender systems (RSs) are being used in many scenarios, such as online shopping stores, movie website and so on. However, many recommender algorithms focus on accuracy based on a user profile, which may lead to reducing user\u27s satisfaction. As high-accuracy based RSs suggest similar items that the user may have known before. As a result,the recommendation leads to hurt user’s satisfaction. And there is a concept called serendipity which is a way to address this problem. This paper focuses on improving the serendipity of the RSs. We use two approaches, the variety of resources in Linked Data and author similarity. We extract author information from DBpedia dataset, which is one of the datasets in Linked Data. Then we calculate author similarity based on this information. This paper describes methods of book recommendations from the Book-Crossing dataset, reports recommendation results and discusses our recommender system according to our results