対話的情報検索である適合フィードバックを分類学習として捉え，性能の高い分類学習アルゴリズムであるサポートベクターマシン（SVM）を適用する対話的文書検索手法が提案されている．このとき，文書の適合度を表現する，SVMにおける符号付距離が，ベクトル空間モデル上でどのような特性を持つのかは，明らかになっていない．そこで本研究では，SVMにおける距離を用いた適合度を定式化し，対話的文書検索における従来手法であるRocchioの手法との比較分析を行った．また，そこから得られた知見より，SVMに基づく手法に適したカーネルを提案し，本手法の有効性を検証するために検証実験を行った．Boolean，TF，TFIDFの文書ベクトル表現について比較した結果，すべてのベクトル表現で性能が向上し，特にTFベクトル表現において，性能が大きく向上することがわかった．