2020 Fiscal Year Annual Research Report
Development of an information recommendation framework based on item operations that reflects human feelings about objects and things
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18K11551
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| Research Institution | Kogakuin University |
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Principal Investigator |
北山 大輔 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (40589975)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 情報推薦 / 分散表現 / レビュー分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
以下の2つのサブテーマに取り組むことで，物や事に対する人間の感じ方を取り入れたアイテム演算に基づく情報推薦基盤を構築した．
(A)ユーザレビューを用いたアイテムの特徴表現方式として，2020年度においては，商品レビューや音楽動画といった各種のアイテムへ拡張し，より汎用的なモデルの構築に取り組んだ．具体的には，昨年度からに引き続き，料理レシピの手順の特徴表現について検討を行い，それに加えて，料理レシピの味の特徴の表現にも取り組んだ．オンラインショッピングサイトの商品レビューによる特徴表現，動画共有サイトにおける音楽動画の演奏楽器に基づく特徴表現について検討を行った．
(B)アイテム特徴を組み合わせる演算に基づく情報推薦として，2020年度においては，種々のアイテムへ演算方式を拡張するとともに，アイテムを横断した 演算方式にも取り組んだ．そのことにより，アイテム演算の体系化を試みた．また，演算を利用した推薦アプリケーションを開発し，公開することで，有用性の評価を行った．具体的には，ファッションコーディネートに関して，演算に基づく推薦結果とその影響をプロトタイプシステムを公開し，被験者を用いて評価を行った．Web検索においても，検索結果Webページの特徴表現の可視化と数値化を用いて，検索体験を向上するプロトタイプシステムを構築し，その効果を被験者を用いて評価した．観光ドメインにおいても，観光レビューを用いた，ユーザの嗜好を表現する説明文の提示の効果や，体験の適合性に基づく観光スポットの推薦などの応用に取り組み，それぞれ評価を行った．
成果として，3件の国際会議，14件の国内研究会での発表を行い，DEIM2021において注目研究賞を得るなど，対外的に高い評価を得ている.
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