| 研究課題/領域番号 |
19H04219
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
牛尼 剛聡 九州大学, 芸術工学研究院, 准教授 (50315157)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
15,860千円 (直接経費: 12,200千円、間接経費: 3,660千円)
2022年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2021年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2020年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2019年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | 情報推薦 / 協調的フィルタリング / 共感 / 機械学習 / 人工知能 / SNS / レビュー / 自然言語処理 / 共感的フィルタリング / 説明可能性 / 推薦システム / トキシック / 説明文生成 / SNSの可視化 / オンラインレビュー / 埋め込み表現 / ニュース理解支援 / Twitter / 協調フィルタリング / 深層学習 / ニュース / 共感性 / 実況ツイート / ソーシャルビューイング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は，ユーザの価値観に基づいた新しい協調的フィルタリング手法を開発することである．協調的フィルタリングは，他者が行った評価を利用してアイテムの価値を予測する推薦手法であるが，一般的な協調的フィルタリングでは，ユーザの価値観の影響を考慮できていないことが問題である．本研究では，この問題を解決するために，ユーザの評価に対する評価（メタ評価）を共感として捉え，共感を利用することでユーザの価値観を推定し，価値観に基づいた推薦を実現する新しい協調フィルタリング手法である「共感フィルタリング」を開発する．
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| 研究成果の概要 |
ユーザのアイテム評価に対するメタ評価である共感を考慮することで，ユーザの価値観の違いを考慮した推薦やアイテム選別を実現する共感的フィルタリングに関する手法を開発し，評価実験により有効性を示した．具体的には，レビューベース共感的フィルタリングに関して，共感性に基づいたレビューランキング，ユーザの共感を誘発する推薦フレーズの生成，共感性の高い説明を提示するアイテム推薦等の研究を行った．一方，リプライベースの共感的フィルタリングに関して，ニュースへのリプライを利用した中立的な理解支援，共感性の低いコメントのフィルタリング，リプライを利用したニュースのコンテキスト推定と理解支援等の研究を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
レビューベース共感的フィルタリングに関する研究では，近年飛躍的に発達した機械学習技術と自然言語処理技術を活用して，オンラインレビューをユーザの共感性という観点から処理を行い，ユーザにとっての受容性が高いレビューランキング，推薦フレーズの生成等を実現した．また，リプライベース共感的フィルタリングに関する研究では，SNSにおけるリプライを利用して，ニュースの中立性の推定，ユーザにとって共感性の低い投稿のフィルタリング，リアルタイム型配信におけるユーザにとっての共感性の高い状況の推定を実現した．これらは，ユーザの価値観を反映した最適化された情報空間を構築するための基盤的な技術として位置づけられる．
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