A Study on Explainable Recommender Systems using Personal Network

• Project/Area Number: 23K28194
• Project/Area Number (Other): 23H03504 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related; Basic Section 60080:Database-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60080:Database-related , Basic Section62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: University of Hyogo (2024); Kwansei Gakuin University (2023)
• Principal Investigator: 土方 嘉徳 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 教授 (10362641)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 難波 英嗣 中央大学, 理工学部, 教授 (50345378) ; 風間 一洋 和歌山大学, システム工学部, 教授 (60647204)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,330,000 (Direct Cost: ¥14,100,000、Indirect Cost: ¥4,230,000); Fiscal Year 2026: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2025: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2024: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000); Fiscal Year 2023: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
• Keywords: 推薦システム / パーソナルネットワーク / 推奨者提示 / ネットワーク分析 / 自動要約 / 推薦者提示

Outline of Research at the Start

研究は，推薦システムからの推薦結果に対する説明付けにおいて，実世界の社会的関係であるパーソナルネットワーク中の親しい友人やインフルエンサーを推薦者として，彼らのお薦め要約を提示することで，ユーザの推薦されたアイテムに対する受容が高まるかどうかを被験者実験により検証するものである．
提示する推薦者は，SNS等の友人ネットワークから，推奨者としての適切性を考慮しつつネットワーク分析により抽出する．お薦め要約は，レビューサイトなどにユーザの書いたレビュー文から，ネットワーク中のユーザの関係性や属性などを考慮して生成する．