Probing Item Mining: User Profiling Independent of Interaction History

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K22896
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: Tokyo Metropolitan University
• Principal Investigator: Takama Yasufumi 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (20313364)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2023-03-31
• Keywords: 情報推薦 / ユーザプロファイリング / プロービングアイテム / 行動履歴データ / 行動変容

Outline of Final Research Achievements

This project studied a method for finding probing items, the items that are used for obtaining informative feedback from users, from a large-scale anonymous dataset about users' interaction history. Regarding methods for finding probing items, useful findings were obtained through an agent simulation to compare several strategies for determining probing items to present, the analysis of real datasets, and the analysis focusing on the combination of items. A method for obtaining user profiles that reflect user feedback for probing items was also proposed, and its effectiveness was evaluated with offline experiments.

Free Research Field

Webインテリジェンス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

情報推薦は，必要な情報を効率よく発見するために欠かせない技術となっている一方，購買など個人の行動履歴に関する情報を必要とするため，プライバシーに関する懸念なども指摘されている．近年の個人情報保護に対する意識の高まりなどを鑑みると，匿名化された大規模行動履歴データについて，目の前の推薦対象ユーザと紐付けない利用方法を検討することは重要である．本研究は，少数アイテム（プロービングアイテム）へのフィードバックを有効活用することで個人情報の大規模な収集を不要とすることを目指したものであり，得られた知見はプライバシー保護とビッグデータ活用の両立に貢献するものと考える．