| Project/Area Number |
13J03195
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
服部 俊一 首都大学東京, システムデザイン研究科, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2014)
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| Budget Amount *help |
¥2,400,000 (Direct Cost: ¥2,400,000)
Fiscal Year 2014: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2013: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
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| Keywords | 推薦システム / ユーザモデリング / 価値観 / レビュー / 内容ベースフィルタリング / 協調フィルタリング / cold-start問題 / 情報推薦 / 評判情報分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，価値観と嗜好の関連を明らかにし，それに基づくユーザモデルを作成および活用することで，ユーザが持つ価値判断に合致した推薦システムを実現した．
本研究の学術的成果は以下に示す2点である．
1. レビューを対象としたモデル作成手法の確立
ユーザの意思決定における価値観が属性に対する「こだわり」の強さとして現れるという観点から，レビューを活用して価値観をモデリングする手法を確立した．提案手法では，モデリングの対象として，アイテムに対する評価をレビューとして投稿する「書き手」と，そのレビューを閲覧する「読み手」，それぞれの立場からモデルを作成する．書き手の立場からは投稿したレビューを，読み手の立場からはレビューの閲覧履歴を用いてユーザモデルを作成し，それがユーザの意思決定に安定して影響を与えていることなど，推薦システムに有効な特性を備えていることを示した．
2. 価値観に基づくユーザモデルを適用した推薦システムの構築
1に示した価値観に基づくユーザモデルを，代表的な手法である内容ベースフィルタリングおよび協調フィルタリングに適用した推薦システムを構築した．こだわりの強い属性はより少ない評価情報から特定可能という，提案ユーザモデルの利点を内容ベースフィルタリングに活用することで，新規ユーザに対して効果的な推薦が行えないというcold-start問題が改善されることを示した．また，協調フィルタリングへの活用においては，ホテルのレビューサイト4travelに投稿されたレビューを対象として評価実験を行った．こだわりのある属性が類似する近傍ユーザの計算に提案手法を利用することで，高評価あるいは低評価のアイテムに対する推薦精度が向上することを示した．
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| Research Progress Status |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(16 results)
