グループ嗜好モデルと視聴履歴を利用したコンテンツ検察サーバの試作

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概要

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• 膨大な量のデジタルコンテンツが蓄積されるようになり, ユーザが興味を持っている情報を選択的に探し出すのは困難になってきている.ユーザが欲しい情報を得るためには, 検索についての専門的な知識や技術も必要になってくる.そのため, ユーザの嗜好を学習し, 嗜好に合致した情報だけを推薦するリコメンダシステムが注目されている.本論文では, 簡単なアンケートを元にユーザグループを決めた後, グループ嗜好モデルを利用して検索キーワードを拡張するコンテンツの検索方式と視聴履歴による検索とを融合した嗜好類推型検索方式を提案する.さらに, ユーザにお薦めコンテンツを推薦する検索サーバのプロトタイプについて紹介する.

• 2001-07-11

著者

• 河村 晃好

  シャープ(株)情報通信システム開発研究所

• 黒武者 健一

  シャープ(株)情報通信システム開発研究所

• 佐藤 亮一

  シャープ(株)情報通信システム開発研究所

• 芥子 育雄

  シャープ(株)情報通信システム開発研究所

• 芥子 育雄

  シャープ(株) 技術本部 中央研究所

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