2023 Fiscal Year Annual Research Report
SNS収集データをもとにしたAI技術を用いたWeb情報の推薦
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20K12411
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| Research Institution | Tokai University |
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Principal Investigator |
星野 祐子 東海大学, 情報通信学部, 講師 (80435271)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 光穗 東海大学, 情報通信学部, 教授 (60366086) [Withdrawn]
石井 英里子 鹿児島県立短期大学, 文学科 英語英文学専攻, 准教授 (80580878)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 情報推薦 / Web / 視線情報 / 観光情報 / 自然言語処理 / システム開発 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
Webから収集した情報とユーザーのWebページ閲覧情報、特に閲覧しているWebページ中に注視している部分の文章を用いた、新たな情報を得るための観光関連情報推薦システムを開発し、観光Webページの閲覧検証を行った。本研究はWebページやSNSを閲覧することで観光情報を収集するユーザーに対して、よりパーソナライズされた情報を推薦するシステムの開発を目的としている。
本システムではChromeブラウザを用いてユーザーがWebページを閲覧している時に注視している文章を抽出する。ページ遷移が行われる時、抽出したWebページの文章を要約して保存する。ユーザーが一連のWebページ閲覧を終了し、本システムGUI画面上のsuggestボタンを押したとき、保存していた要約文とその時点で閲覧していたWebページの注視文章に対して、形態素解析、TF-IDFやWord2Vec等による類似度算出を行い、ユーザー閲覧内容と関連度の高いワード（本文中に出現する語と近いベクトルを持つもの、共起する確率がたかいもの）を抽出し、「本文関連情報」、「共起関連情報」として提示する。
また、ユーザーが閲覧していた観光スポットと近いエリアにあり、Web上での口コミ文章の感情分布が似ている観光スポットを「類似観光スポット」として提示する。
検証では同一Webページに含まれる文章全文を用いて推薦語を決定した場合とユーザーの視線情報によって抽出された文章を用いて推薦語を決定した場合での比較・nDCGによる検証を行った。この結果、視線情報を活用した場合の方がユーザーの嗜好を反映しているとの有意差が得られた。
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