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2022 Fiscal Year Research-status Report

アイテムの評価項目別スコアに基づくユーザ価値観類似度分析によるレビュー推薦方式

Research Project

Project/Area Number 19K12243
Research InstitutionUniversity of Marketing and Distribution Sciences

Principal Investigator

上田 真由美  流通科学大学, 経済学部, 教授 (30402407)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 中島 伸介  京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399535)
Project Period (FY) 2019-04-01 – 2024-03-31
Keywordsレビュー推薦 / レビュー分析 / 機械学習 / 評価値自動付与 / 評価表現辞書 / 価値観類似度 / 差異の可視化
Outline of Annual Research Achievements

本研究課題では,商品アイテムに対して付与した評価項目別スコアを用いたユーザの価値観類似度分析による,レビュー推薦システムの開発を研究目的としている。本研究の成果を様々なレビュー情報サイトに展開することで,個々の消費者に対して効果的なレビュー情報の提供が可能になると考える。
このようなレビュー推薦システムを実現するため,本研究課題では3つのサブ課題を設定し,自由記述によるレビュー情報から,複数の評価項目に対する価値観を推定することにより,アイテムに対する総合的な評価が類似しているだけでなく,きめ細やかな評価が類似した価値観の共有可能なユーザを特定し,個々の利用者にとって効果的なレビュー情報や価値観にあったアイテム情報を提供する手法の実現に向けて取り組んでいる。
1つ目のサブ課題である複数評価項目に対する自動スコアリング方式の開発では,化粧品だけでなくインターネット上で公開される動画に関して評価項目を検討し,対応する評価表現辞書を構築した。また,動画に関しては機械学習の手法を用いた評価項目別の自動スコアリングの実現可能性について検討した。2つ目のサブ課題である評価項目別スコアに基づくユーザ価値観類似度分析手法の開発では,化粧品に関して個々のユーザの肌の特徴やユーザ個人が特に重視している項目に着目した価値観の類似度算出について検討を行った。さらに,3つ目のサブ課題である多様なユーザに対してカスタマイズ可能なレビュー情報提示手法の開発では,相違点可視化UIの有効性を検証した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

複数評価軸に対する自動スコアリング方式の開発については,オンライン上の動画を対象として機械学習の手法を用いたスコアリングについて検討を行い,国際会議で1件,国内会議で2件発表した。また,複数項目別スコアに基づくユーザ価値観類似度分析手法の開発では,レビューによるユーザ価値観だけでなく,個々のユーザの肌質などプロフィールに明示的に記載された価値観も考慮した類似度判定手法の検討を行い,国内会議で1件発表した。さらに,多様なユーザに対してカスタマイズ可能なレビュー情報提示手法の開発では,個々のユーザが直感的にアイテムの特徴を把握・調整できるよう所有アイテムと未知アイテムのスコアの差を提示するUIの開発を行い,国際会議で1件発表を行った。なお,これらの発表は各サブ課題の成果のみでなく,その他のサブ課題に対する成果も含まれている。

Strategy for Future Research Activity

1つ目のサブ課題である複数評価軸に対する自動スコアリング方式の開発では,化粧品,オンラインモール,動画に関して,評価表現辞書の構築による手法と複数の機械学習の手法を検討し,効果的な複数評価軸に対する自動スコアリングの方式を確立したい。2つ目のサブ課題である複数項目別スコアに基づくユーザ価値観類似度分析手法の開発では,レビューから推定したユーザ価値観だけでなく,個々のユーザが明示的に記述したプロフィール情報を効果的に活用してユーザ価値観を推定し,よりユーザの感覚にあった価値観の共有可能なユーザの判定を目指す。3つ目のサブ課題である多様なユーザに対してカスタマイズ可能なレビュー情報提示手法では,化粧品および動画それぞれに対応したUIを開発し被験者実験による提案手法の有効性の検証および改良を行う。

Causes of Carryover

新型コロナウイルス感染拡大防止のため,国際会議および国内会議の一部がオンライン開催となり,学会参加費および旅費が大幅に削減されたため,次年度使用額が生じた。また,新型コロナウイルスの影響により,被験者を集めた対面での実験や学生アルバイトによるデータ入力補助がいまだに困難であり,小規模なオンラインによる実験等を行っている。そのため,謝金の使用が減少している。
2023年度は国際会議での発表を計画しており,執筆を開始している。また,被験者実験を実施し,その結果を論文誌に投稿することを計画している。
なお,次年度使用額は実験被験者への謝金,学会発表のための旅費・論文投稿料等に充てる予定である。

  • Research Products

    (5 results)

All 2023 2022

All Presentation (5 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results)

  • [Presentation] レビュー動画内における商品特徴量分析手法の開発2023

    • Author(s)
      山口 史弥, 上田 真由美, 中島 伸介
    • Organizer
      第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (第21回日本データベース学会年次大会)
  • [Presentation] 直観的動画検索システムにおける評価項目別スコアリングの精度向上2023

    • Author(s)
      笹原 彰斗,山口 史弥, 上田 真由美, 中島 伸介
    • Organizer
      第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (第21回日本データベース学会年次大会)
  • [Presentation] コスメアイテム推薦のための肌特徴や肌悩みを考慮した類似ユーザ判定手法の提案2023

    • Author(s)
      松岡 天音,山口 史弥, 上田 真由美, 中島 伸介
    • Organizer
      第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (第21回日本データベース学会年次大会)
  • [Presentation] Cosmetic Differences Visualization System for Beauty Recommendation using the Scores of Various Evaluation Items2022

    • Author(s)
      Mayumi Ueda, Sayaka Yabe, Da Li and Shinsuke Nakajima
    • Organizer
      The Joint Workshop on Interfaces and Human Decision Making for Recommender Systems co-located with ACM RecSys 2022
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Feature Relevance Analysis of Product Reviews to Support Online Shopping2022

    • Author(s)
      Fumiya Yamaguchi, Felix Dollack, Mayumi Ueda, Shinsuke Nakajima
    • Organizer
      Information Integration and Web Intelligence. iiWAS 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13635.
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2023-12-25  

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