嗜好の個人差と状況依存性を考慮した映画推薦方式の検討(ミドルウェア・アプリケーション)
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概要
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近年の情報やコンテンツの爆発的な増大およびユーザニーズの多様化に伴い, ユーザが欲する情報の選択を支援する推薦システムへの要求が益々高まっている.映画鑑賞の場合, 家族と観るか恋人と観るか, 元気であるか沈んでいるか等, 状況や気分に応じてユーザの嗜好は変化する.これまでの推薦方式はユーザの履歴情報やプロファイル, コンテンツの特徴に基づいて推薦を行う方式が主流でユーザの状況に関わらず同じ結果となってしまう.一方場所などの状況に基づいて推薦候補を絞りこむ方式も提案されているが同一の状況に対してはどのユーザにも同じコンテンツが推薦されてしまう.筆者らはこれらの問題を解決するためにユーザの履歴やプロファイル等の情報と気分や場所などの状況の依存関係をベイジアンネットにより表現し, 個人差と状況に応じて最適なコンテンツを推薦する方式の研究を行っており, 本発表ではこの経過を報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-11-14
著者
-
麻生 英樹
独立行政法人産業技術総合研究所知能システム研究部門
-
本村 陽一
独立行政法人産業技術総合研究所
-
小野 智弘
KDDI研究所
-
小野 智弘
株式会社KDDI研究所
-
麻生 英樹
(独)産業技術総合研究所
-
本村 陽一
産業技術総合研究所サービス工学研究センター大規模データモデリング研究チーム
-
麻生 英樹
独立行政法人産業技術総合研究所
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