| 研究課題/領域番号 |
16K00425
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 流通科学大学 |
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研究代表者 |
上田 真由美 流通科学大学, 経済学部, 教授 (30402407)
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| 研究分担者 |
中島 伸介 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399535)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 口コミ情報推薦 / レビュー推薦 / レビュー分析 / 評価値自動付与 / 類似ユーザ判定 / 価値観 / 口コミ分析 / タグ推薦 / 情報システム |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題は，ユーザの属性や嗜好を推定することで，価値観を共有可能なユーザを発見し，個々のユーザにとって真に有用なレビュー情報を推薦することを目指したものである．複数評価軸に対する評価値自動付与方式の開発では，複数の評価軸に対する評価値を推定し，各アイテムの特徴を容易に把握可能とする手法の開発に取り組んだ．口コミ情報分析に基づく類似ユーザ判定手法の開発では，過去に投稿した情報からユーザの属性や嗜好を推定し，類似ユーザを判定する手法の開発に取り組んだ．これらを組み合わせ，観点別評価を用いた口コミ情報推薦システムの開発では，閲覧者にとって真に有用な情報を提供する手法の開発に取り組んだ．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究において，複数評価軸に対する評価値自動付与方式の実現により，自然言語による口コミ情報の中から，複数の評価軸に対する評価値を推定することにより，個人による評価のブレを排除し，アイテムに対する価値の全体像を把握することが可能となる．また，口コミ情報分析に基づく類似ユーザ判定手法の実現により，膨大な量の口コミ情報から，価値観の共有可能なユーザによって投稿された，閲覧者にとって真に有用となる口コミ情報を効率的に入手することが可能となる．本研究では，個人の意思決定に大きな影響を与えている口コミ情報を個人の価値観に沿って提供可能な仕組みを実現しており，社会的な意義は大きい．
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