ニュースコンテンツ提示ロボットにおけるユーザ興味を考慮したコンテンツ選択手法(映像DB・Web, 夏のデータベースワークショップ2005)
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概要
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本論文はニュースコンテンツ提示ロボットで必要となるコンテンツ選択手法を提案する.ニュースコンテンツ提示ロボットにおけるコンテンツ選択では, 以下2つの機能が要求される.(1)時間経過でうつりかわるユーザの興味を追跡する興味追跡と, (2)ユーザの興味を引けない場合に, よりユーザの興味を引くニュースコンテンツを選択する話題転換である.本論文は, 興味追跡と話題転換を実現するためにTC-Tfldfベクトルを提案する.TC-Tfldfベクトルは, 最近提示したニュースコンテンツに高い重みを与える時間減衰項を導入することで興味追跡を実現する.またユーザの興味を引けなかったニュースコンテンツに負の重みを与える興味認識項を導入することで話題転換を実現する.評価実験により, TC-Tfldfベクトルは興味追跡と話題転換を実現することを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-07-06
著者
-
佐竹 聡
(株) 国際電気通信基礎技術研究所知能ロボティクス研究所
-
今井 倫太
(株) 国際電気通信基礎技術研究所知能ロボティクス研究所
-
川島 英之
筑波大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
川島 英之
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
今井 倫太
慶應義塾大学理工学部
-
佐竹 聡
慶應義塾大学理工学研究科開放環境科学専攻
-
今井 倫太
慶應義塾大学
-
川島 英之
慶應義塾大学 理工学部 情報工学科
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