2023 Fiscal Year Annual Research Report
ユーザとコンテンツの関係性表示に基づく受容性を高める情報検索基盤の構築
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21K12147
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| Research Institution | Kogakuin University |
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Principal Investigator |
北山 大輔 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (40589975)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 情報検索 / 情報推薦 / ユーザインタラクション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ユーザとコンテンツの関係性表示に基づく受容性を高める情報検索基盤を構築するために，2つのサブテーマに以下のように取り組んだ．
(A) ユーザレビューやテキストを用いたユーザの興味およびコンテンツの特徴表現方式
大規模言語モデルを用いたユーザの興味推定およびコンテンツの特徴表現に関して検討した．具体的には，Web検索における入力キーワードに関するサブトピックの抽出手法および平行検索者のキーワード推定手法，ファッションコーディネートにおける雰囲気の推定手法に取り組んだ．他にも，観光情報検索やブレインストーミングなど多様なドメインに対してユーザの興味の推定やコンテンツの特徴表現の検討を行った．
(B)ユーザとコンテンツの関係性の可視化に基づくコンテンツ受容性を高める情報検索
コンテンツ受容性に関しても，大規模言語モデルを用いた関係性の可視化に取り組んだ．具体的にはWeb検索において，入力キーワードに関するサブトピックの事前提示によるユーザのコンテンツ検索行動の変化について調査を行った．また並行して検索結果中に含まれる/含まれないサブトピックを可視化することで検索結果に対する受容性を高めるシステムの開発を行った．さらに，並行して同一トピックを検索する他者の興味をブラウザ上で可視化することでコンテンツの受容性を高めるシステムを開発した．ファッションコーディネートに関しても，現在のユーザのコーディネートの雰囲気と入力したコーディネートの雰囲気を基に入力コーデに近づけるためのアドバイス生成をすることで受容性を高めるシステムの構築を行った．観光情報に関して旅行者の目的や旅行先エリアを基に訪問候補に対して旅行者が抱く感想を予測することで，訪問候補の受容性を高めるシステムの構築を行った．
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