履歴情報を用いたTV番組選択支援エージェント(<特集>マルチメディアコミュニケーションシステム)
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概要
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放送のデジタル化にともなう多チャネル化により, ユーザが番組選択の際に要求される労力も大きくなる.本論文では, ユーザの代わりにTV番組表の膨大な情報を処理し, ユーザの好みにあうと推測される番組を推薦することによって, ユーザによる番組の発見と選択を支援するTV番組選択支援エージェントTesta(TElevision program Selection supportT Agent)を提案する.Testaはユーザが過去に視聴した番組の情報や, 番組検索の際に入力したキーワードを視聴履歴データベースに保持する.番組検索時には, MBR(Memory-Based Reasoning)に基づく手法を用いて, 視聴履歴に蓄えられたユーザの過去の特性から, 入力されたキーワードとの関連性が高いキーワードを推測し, これらを補った検索文字列を用いて番組表の検索を行う.検索結果は番組評価値によって順位づけされ, ユーザに提示される.本論文では, 入力キーワードがTestaの検索結果に与える影響を評価するために, ユーザが入力するキーワードを, 視聴履歴内のデータとの関連性に基づいて分類し, キーワードの種類による検索結果の違いを比較する実験を行う.さらに, ユーザがキーワードを入力しなかった場合にも番組推薦を行えるようにTestaを拡張し, その性能を評価する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-12-15
著者
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