| Project/Area Number |
20K19935
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 情報推薦 / スキル上達 / スキルアップ / ユーザ行動 |
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| Outline of Research at the Start |
多様な背景・知識・能力を持った人々が自身のスキルを活かせる社会の実現に向けて、スキル上達のためのアイテムを提示する情報推薦技術について研究する。具体的には、（1）ユーザのスキル上達ならびにその過程で選択されるアイテムの難易度のモデル化、（2）嗜好の合致とスキルの上達を同時に満足する推薦アルゴリズムの開発、（3）スキル上達に最適な時期に合理的な説明を添えてアイテムを推薦するインタフェースの設計、という3つの課題に取り組む。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study aims to develop recommender systems for upskilling users. To this end, the following two problems have been addressed: (1) a recommendation algorithm based on skill and difficulty models, and (2) an offline evaluation method that can be applied to the said systems.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
これまで情報推薦分野では，ユーザの興味，アイテムの新規性・意外性・人気，推薦理由の説明等が研究されてきた．本研究が対象とするユーザスキルとアイテム難易度は，既存の研究対象とは独立した新たな概念である．この概念に基づくスキル上達のための推薦システムは未来のための最適化を行うものであり，現在の状態を最適化する従来研究とは目的および方向性が異なる．
スキル上達は，教育分野での精密学習やクラウドワーカの能力の底上げなど，広範な実ドメインに当てはまる普遍的かつ現実的な問題である．人々のスキルが多様化した現代において，スキル上達のための技術の確立は，学術のみならず実用的な意義も大きいと考えられる．
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