2023 Fiscal Year Annual Research 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
| Project/Area Number |
19K12243
|
|---|
| Research Institution | University 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基づく，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だ。
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ている動画に関して評価項目を設定し，対応する評価表現辞書を構築した。また，動画に関しては，複数の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を行った。
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を実現した。
|
