2022 Fiscal Year Final Research Report
Development and Application of Collaborative Filtering Methods Based on User Values
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19H04219
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 情報推薦 / 協調的フィルタリング / 共感 / 機械学習 / 人工知能 / SNS / レビュー / 自然言語処理 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We developed several methods for empathetic filtering by considering empathy, a meta-evaluation of a user's evaluation of an item. These methods facilitate recommendation and item selection, taking into account differences in user values. The effectiveness of these methods was demonstrated through evaluation experiments. In particular, for review-based empathetic filtering, we investigated empathy-based review ranking, generated recommendation phrases that evoke empathy in users, and recommended items with highly empathetic explanations. Conversely, for reply-based empathetic filtering, we studied neutral comprehension support using replies to news, filtered out comments with low empathy, and estimated context and provided comprehension support for news using replies.
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| Free Research Field |
Web情報学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
レビューベース共感的フィルタリングに関する研究では，近年飛躍的に発達した機械学習技術と自然言語処理技術を活用して，オンラインレビューをユーザの共感性という観点から処理を行い，ユーザにとっての受容性が高いレビューランキング，推薦フレーズの生成等を実現した．また，リプライベース共感的フィルタリングに関する研究では，SNSにおけるリプライを利用して，ニュースの中立性の推定，ユーザにとって共感性の低い投稿のフィルタリング，リアルタイム型配信におけるユーザにとっての共感性の高い状況の推定を実現した．これらは，ユーザの価値観を反映した最適化された情報空間を構築するための基盤的な技術として位置づけられる．
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