| 研究課題/領域番号 |
19K12243
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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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| 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 | 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) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 情報推薦 / レビュー分析 / 評判分析 / ユーザ間類似度 / 相違点可視化 / レビュー推薦 / 機械学習 / 評価値自動付与 / 評価表現辞書 / 価値観類似度 / 差異の可視化 / 可視化 / 類似ユーザ判定 / 情報推薦システム / 情報抽出 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，多くの消費者が商品の購入時や，レストランやホテルの決定時にインターネット上のレビュー情報を参考にしている．しかし，レビュー情報は様々な利用者が個人の価値観に基づいて投稿しており，利用者個人にとって有用となるレビュー情報は異なる．また，多様な利用者が個々の目的や状況に応じてレビュー情報を活用するため，利用者によって適切なレビュー情報の粒度や提示方法が異なる．そこで，本研究課題では，商品アイテムの評価項目別スコアの自動スコアリングを活用したユーザ価値観類似度分析によるレビュー推薦システムの開発を目指す．
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，商品アイテムの評価項目別スコアの自動スコアリングに基づくユーザ価値観類似度分析によるレビュー推薦システムの開発に取り組んだ。このようなレビュー推薦システムを実現するため，我々は，自由記述によるレビュー情報から複数の評価項目に対する価値観を推定することにより，アイテムに対する総合的な評価が類似しているだけでなく，きめ細やかな評価が類似した価値観の共有可能なユーザを特定し，個々の利用者にとって効果的なレビュー情報や価値観にあったアイテム情報を提供する手法の実現に向けて取り組んだ。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題では，自由記述によるレビュー情報から，複数評価軸に対する評価を推定し，価値観の共有可能なユーザを特定するという点に注目して取り組んでおり，学術的意義は大きいと考える。また，目的や状況に応じて有益となるレビュー情報の提示方法についても検討しており，消費者が意思決定の際にレビュー情報を参考にすることが多い時代に合った取り組みである。
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