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異種ソーシャルメディア横断型のユーザセントリック検索・推薦技術の構築

研究課題

研究課題/領域番号 16J02042
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分補助金
応募区分国内
研究分野 知能情報学
研究機関北海道大学

研究代表者

原川 良介  北海道大学, 情報科学研究科, 特別研究員(PD)

研究期間 (年度) 2016-04-22 – 2018-03-31
研究課題ステータス 完了 (2017年度)
配分額 *注記
1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
キーワードマルチメディア信号処理 / 情報検索 / 情報推薦
研究実績の概要

本研究は,異種ソーシャルメディアに散在するマルチメディアコンテンツやユーザの情報を集約し,ユーザ個々人に最適な検索・推薦を実現することを目的としている.
平成29年度は,まず,ユーザの嗜好に合致するマルチメディアコンテンツを高精度かつ効率的に取得するための理論構築を行った.具体的には,ソーシャルメディアのユーザは,意見や感情すなわち自身の嗜好をマルチメディアコンテンツのセンチメントによって表現するという報告に着想を得て,マルチメディアコンテンツからセンチメント特徴を抽出し,画像・テキスト特徴と統合的に解析する理論を構築した.その結果,YouTubeとTwitterという異種ソーシャルメディアを対象として,画像・テキスト・センチメント特徴の統合的な解析によって,ユーザの嗜好に合致したマルチメディアコンテンツが高精度かつ効率的に検索・推薦可能となることを明らかにした.さらに,マルチメディアコンテンツの画像・テキスト特徴に加え,トピックの抽象度を考慮した新たな類似度を定義することで,異なる時刻に生成されたマルチメディアコンテンツを適切に比較可能とする理論を構築した.その結果,マルチメディアコンテンツのトピックのトレンド変化を把握可能とし,マルチメディアコンテンツを高精度に検索可能とする新たな手法を実現した.ユーザの満足度を調査する被験者実験を行うことで,トレンド変化を考慮しない従来の検索法と比べ,望むマルチメディアコンテンツが効果的に検索可能となることが確認された.
以上の通り,本年度は,異種ソーシャルメディアに散在するマルチメディアコンテンツやユーザの情報を集約し,ユーザ個々人に最適な検索・推薦を実現するための理論構築を行い,実験によってその有効性を確認した.

現在までの達成度 (段落)

29年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

29年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2017 実績報告書
  • 2016 実績報告書
  • 研究成果

    (18件)

すべて 2018 2017 2016 その他

すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (12件) (うち国際学会 5件) 備考 (2件)

  • [雑誌論文] Sentiment-aware personalized tweet recommendation through multimodal FFM2018

    • 著者名/発表者名
      R. Harakawa, D. Takehara, T. Ogawa, and M. Haseyama
    • 雑誌名

      Multimedia Tools and Applications

      巻: 印刷中 号: 14 ページ: 1-19

    • DOI

      10.1007/s11042-018-5876-x

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Tracking topic evolution via salient keyword matching with consideration of semantic broadness for Web video discovery2017

    • 著者名/発表者名
      R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama
    • 雑誌名

      Multimedia Tools and Applications

      巻: 印刷中 号: 16 ページ: 1-28

    • DOI

      10.1007/s11042-017-5404-4

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Extracting hierarchical structure of Web video groups based on sentiment-aware signed network analysis2017

    • 著者名/発表者名
      R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama
    • 雑誌名

      IEEE Access

      巻: 5 ページ: 16963-16973

    • DOI

      10.1109/access.2017.2741098

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Extracting hierarchical structure of content groups from different social media platforms using multiple social metadata2017

    • 著者名/発表者名
      D. Takehara, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama
    • 雑誌名

      Multimedia Tools and Applications

      巻: 印刷中 号: 19 ページ: 1-24

    • DOI

      10.1007/s11042-017-4717-7

    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Simultaneous realization of multiple music video applications based on heterogeneous network analysis via latent link estimation2018

    • 著者名/発表者名
      Y. Matsumoto, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama
    • 学会等名
      IEEE Int. Conf. Multimedia & Expo (ICME)
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 岩盤の弾性波速度推定に向けたトンネル切羽画像の分類に関する初期検討2018

    • 著者名/発表者名
      濱野 翔太, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
    • 学会等名
      映像情報メディア学会メディア工学研究会
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
  • [学会発表] 適応的フィールド構成を導入したFFMに基づくツイート推薦の高精度化に関する検討2017

    • 著者名/発表者名
      滝村 祥司, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
    • 学会等名
      電気・情報関係学会北海道支部連合大会
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
  • [学会発表] 異種特徴の関連性を活用したネットワーク解析に基づく音楽動画コンテンツの推薦に関する一検討-ユーザの好みを反映可能とする特徴変換による高精度化-2017

    • 著者名/発表者名
      松本 有衣, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
    • 学会等名
      電気・情報関係学会北海道支部連合大会
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
  • [学会発表] Personalized tweet recommendation based on field-aware factorization machines with adaptive field organization2017

    • 著者名/発表者名
      S. Takimura, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama
    • 学会等名
      IEEE Global Conf. Consumer Electronics (GCCE)
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Construction of network using heterogeneous social metadata for music video recommendation2017

    • 著者名/発表者名
      Y. Matsumoto, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama
    • 学会等名
      IEEE Global Conf. Consumer Electronics (GCCE)
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Signedネットワーク解析に基づくWeb映像集合の階層構造抽出に関する検討 -適応的モジュラリティ最適化による高精度化の試み-2017

    • 著者名/発表者名
      原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
    • 学会等名
      第20回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU)
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
  • [学会発表] Web映像集合の階層構造を用いた検索法に関する検討 -可視化インタフェースを通した有効性評価-2017

    • 著者名/発表者名
      竹原 大智, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
    • 学会等名
      映像情報メディア学会メディア工学研究会
    • 発表場所
      北海道大学,札幌,北海道
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
  • [学会発表] Tracking hierarchical structure of Web video groups based on salient keyword matching including semantic broadness estimation2016

    • 著者名/発表者名
      R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama
    • 学会等名
      IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)
    • 発表場所
      Crystal Gateway Marriott, Arlington, Virginia, USA
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Hierarchical content group detection from different social media platforms using Web link structure2016

    • 著者名/発表者名
      D. Takehara, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama
    • 学会等名
      IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
    • 発表場所
      Phoenix Convention Center, Phoenix, Arizona, USA
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Signedネットワーク解析に基づくWeb映像集合の階層構造抽出に関する一検討2016

    • 著者名/発表者名
      原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
    • 学会等名
      電気・情報関係学会北海道支部連合大会
    • 発表場所
      北海学園大学,札幌,北海道
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
  • [学会発表] Web映像集合の階層構造の時系列変化検出に向けた代表キーワードマッチングに関する検討2016

    • 著者名/発表者名
      原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
    • 学会等名
      画像の認識・理解シンポジウム
    • 発表場所
      アクトシティ浜松,浜松,静岡
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
  • [備考] 北海道大学大学院情報科学研究科メディアダイナミクス研究室 研究室メンバー

    • URL

      https://www-lmd.ist.hokudai.ac.jp/member/ryosuke-harakawa/

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
  • [備考] 北海道大学大学院情報科学研究科メディアダイナミクス研究室 研究室メンバー

    • URL

      https://www-lmd.ist.hokudai.ac.jp/member/ryosuke-harakawa

    • 関連する報告書
      2016 実績報告書

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公開日: 2016-05-17   更新日: 2024-03-26  

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