パーソナライズ情報提案エージェントのユーザ嗜好学習に関する一考察(セッション2:マルチメディアシステム(1))
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概要
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近年のWWWをベースとした放送技術,P2P技術の発展により,個人向け情報発信サービス(パーソナライズ情報提案サービス)が活発化するとともに,ネットワークに存在する膨大なコンテンツの中からユーザの嗜好に合致するコンテンツをカスタマイズする技術が注目されている.本稿では,ユーザの代理人として,ユーザからの明示的な指示がなくても,ユーザ嗜好に合致するコンテンツを自律的に探索して提案し,当該コンテンツ利用中のユーザの挙動から自動的にユーザ嗜好を学習・推測するユーザエージェント(UA)を実現するための,ユーザ嗜好学習アルゴリズムを提案する.さらに,本アルゴリズムの有効性を実験により検証するとともに,学習方法のさらなる高精度化手法を提案する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-06-19
著者
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