情報がもつ属性を用いたユーザ動的好み推定法の提案およびその評価

概要

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本研究では, 検索に不慣れなユーザに対してその検索意図を理解し, ユーザが欲しい最適な情報を提供することを目的としている. ユーザの検索意図を考慮するために, 検索対象のもつ属性, 例えば音楽情報ではジャンルやアーティストの性別といった曲がもつ属性から, そのときによって変化するユーザの好み(=動的好み)を推定し, 好みの情報を提供する好み推定法を提案する. 本好み推定法は, 工学的立場からシステマティックに好みを推定するものであり, ユーザの検索履歴における属性値の遷移確率から次に検索される情報の属性値を予測することにより推定を行う. 本好み推定法を音楽情報の検索に適用し, 属性値予測の的中率を調べる実験を行ったところ, 過去の検索回数から予測する従来の手法に比べて予測の的中率が向上することがわかった. また, 予測属性値をもとに推薦曲を特定してユーザに具体的に曲を提示し, ユーザ主観評価実験を行った. その結果, 従来手法に比べて, 提案した好み推定法によって提示した曲に対するユーザ採点結果の向上が見られ, 属性値の遷移確率によりユーザの好みを推定することの有効性が確認できた.
1997-04-25