嗜好の個人差と状況依存性を考慮した映画推薦システムの評価方法の検討と基礎評価(セッション9-A:ユーザ指向,状況依存)
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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.ユーザの嗜好は例えば映画鑑賞の場合,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変化するため,ユーザ毎の差異に加えて同一ユーザ内でも状況に応じた差異を考慮する必要がある.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ペイジアンネットによりモデル化し,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およびシステムの研究を行っている.推薦システムの有効性の評価については推薦精度が高いことが必ずしもユーザ満足度に繋がらない等困難であり,これまでに統一的な評価方法は確立されていない.本稿では,推薦システムの評価方法について検討するとともに実装した映画推薦システムを用いた基礎的な評価結果について述べる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-03-16
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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