2016 Fiscal Year Annual Research Report
A Development of Preference Information Presentation System with Integration between Human Image and Big Data Analysis
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26330118
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
小柳 惠一 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (20367171)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
土屋 健 諏訪東京理科大学, 経営情報学部, 講師 (90546251)
澤野 弘明 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (10609431)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 嗜好情報 / インターネット履歴情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題の目的は，画像解析結果を利用したビッグデータ解析による情報収集方法を明らかにすることである．この目的を解決するために，最終年度では，2つの嗜好情報の抽出に関する検討を行い，システム構築，評価を行なった．
(1)嗜好情報の抽出方法の提案
インターネット媒体の場合は，ショッピングサイトで埋め込まれたクッキーを解析して広告を提示されることが多いが，必ずしもユーザが「次に」欲しい物品とは限らない．例えば，布団を購入したのに，布団の広告を提示したとしても購買意欲向上には繋がらない．そこで，ショッピングサイトのクッキー以外の嗜好情報を取集することが求められる．実験の結果，投稿記事から抽出したキーワードによって広告カテゴリを提示することができた．一方で，記事中で否定的なコメントが含まれている場合，広告効果と相反する結果が示された．具体的には「ビジネスソフトがうっとうしい」のようなコメントでは，ビジネスカテゴリとコンピュータ技術カテゴリの広告が提示されないことが望ましい．そのため，解析する投稿記事の件数とキーワードに対する重み付け方法の改善や，写真添付枚数からの肯定的な意見の判別が今後の課題である．
(2)インターネット履歴を活用した行動予測
実世界でのビッグデータを蓄積することができない研究代表者らは，利用者の行動パターン履歴を取得する手法を提案した．この手法では，ショッピングサイトだけでなく，ユーザのインターネット上のcookie履歴から，ページコンテンツの特徴をニューラルネットワークを用いて分析するることでユーザの行動パターンを予測する手法である．現在評価を行なっている途中であるが，インターネットマーケティング手法としては有効であり，cookie履歴のパターンを多く蓄積することで適応できる分野を拡大できると考える．
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