視聴者が主観的に感じる放送番組間の関連性の強さに関する非線形予測式の最適化
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概要
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We have developed a new content-finding navigation system “Roaming Navi”, in which subjective relevance between TV contents is accurately predicted by a complex non-linear formula. In order to optimize the formula, it was necessary, but difficult, to obtain enormous reliable subjective data on the relevance between TV contents. To tackle this problem, we proposed a new probabilistic method to handle subjective data, and the validity of the method was confirmed in empirical questionnaire data. Then, we conducted optimization of the prediction formula combining various optimization methods. As a result, the accuracy of the prediction was significantly improved. Moreover, these methods are broadly applicable in the discipline of Kansei engineering.
著者
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関根 真弘
株式会社東芝 研究開発センター
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山内 康晋
株式会社東芝 研究開発センター
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樋口 靖和
株式会社東芝 ビジュアルプロダクツ社
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三原 功雄
株式会社東芝 研究開発センター
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高倉 潤也
株式会社東芝 研究開発センター
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