| 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 |
交付 (2022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 | レビュー推薦 / レビュー分析 / 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 / 評判分析 / ユーザ間類似度 / 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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| 研究実績の概要 |
本研究課題では，商品アイテムに対して付与した評価項目別スコアを用いたユーザの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研究目的としている。本研究の成果を様々なレビュー情報サイトに展開することで，個々の消費者に対して効果的なレビュー情報の提供が可能になると考える。
このようなレビュー推薦システムを実現するため，本研究課題では3つのサブ課題を設定し，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でいる。
1つ目のサブ課題である複数評価項目に対する自動スコアリング方式の開発では，化粧品だけでなくインターネット上で公開される動画に関して評価項目を検討し，対応する評価表現辞書を構築した。また，動画に関しては機械学習の手法を用いた評価項目別の自動スコアリングの実現可能性について検討した。2つ目のサブ課題である評価項目別スコアに基づくユーザ価値観類似度分析手法の開発では，化粧品に関して個々のユーザの肌の特徴やユーザ個人が特に重視している項目に着目した価値観の類似度算出について検討を行った。さらに，3つ目のサブ課題である多様なユーザに対してカスタマイズ可能なレビュー情報提示手法の開発では，相違点可視化UIの有効性を検証した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
複数評価軸に対する自動スコアリング方式の開発については，オンライン上の動画を対象として機械学習の手法を用いたスコアリングについて検討を行い，国際会議で1件，国内会議で2件発表した。また，複数項目別スコアに基づくユーザ価値観類似度分析手法の開発では，レビューによるユーザ価値観だけでなく，個々のユーザの肌質などプロフィールに明示的に記載された価値観も考慮した類似度判定手法の検討を行い，国内会議で1件発表した。さらに，多様なユーザに対してカスタマイズ可能なレビュー情報提示手法の開発では，個々のユーザが直感的にアイテムの特徴を把握・調整できるよう所有アイテムと未知アイテムのスコアの差を提示するUIの開発を行い，国際会議で1件発表を行った。なお，これらの発表は各サブ課題の成果のみでなく，その他のサブ課題に対する成果も含まれている。
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| 今後の研究の推進方策 |
1つ目のサブ課題である複数評価軸に対する自動スコアリング方式の開発では，化粧品，オンラインモール，動画に関して，評価表現辞書の構築による手法と複数の機械学習の手法を検討し，効果的な複数評価軸に対する自動スコアリングの方式を確立したい。2つ目のサブ課題である複数項目別スコアに基づくユーザ価値観類似度分析手法の開発では，レビューから推定したユーザ価値観だけでなく，個々のユーザが明示的に記述したプロフィール情報を効果的に活用してユーザ価値観を推定し，よりユーザの感覚にあった価値観の共有可能なユーザの判定を目指す。3つ目のサブ課題である多様なユーザに対してカスタマイズ可能なレビュー情報提示手法では，化粧品および動画それぞれに対応したUIを開発し被験者実験による提案手法の有効性の検証および改良を行う。
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