Latent interest analysis and information recommender system based on PLR to establish Society 5.0

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H04293
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: Kyoto Sangyo University
• Principal Investigator: Nakajima Shinsuke 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399535)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 河合 由起子 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399543) ; SIRIARAYA PANOTE 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 准教授 (00854704) ; 張 建偉 岩手大学, 理工学部, 准教授 (20635924)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 情報推薦 / Webマイニング

Outline of Final Research Achievements

This research project aims to develop a latent interest analysis and information recommender system based on Personal Life Record (PLR) data, which is user behavior in both web space and real space. Based on that, we developed a latent interest analysis method that takes into account user behavior history in the web space, developed explicit and latent interest analysis methods based on the context of real space, and developed a method for analyzing latent interests of users and a recommender system based on the method. We carried out research aimed at developing an information recommendation method and obtained certain research results.

Free Research Field

Webマイニングおよび情報推薦

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

従来の情報推薦では，Web空間もしくは実空間，いずれかでの行動分析により得られるユーザの直接的興味に基づいている．これに対して本研究課題では，Web空間および実空間でのユーザの行動履歴であるPLRを対象とした潜在的興味分析に基づく情報推薦方式の開発を目指したものである．すなわち，Web空間と実空間双方の行動分析からより詳細なユーザの興味分析を行おうとする点，直接的・明示的興味だけでなく潜在的興味を持つユーザに対しても適切な情報を推薦しようとする点が学術的にも特色がある．加えて，政府が提唱しているSociety 5.0 の実現に向けて重要な技術に成りうる点でも，社会的意義が高い．