研究課題/領域番号 |
22K12281
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
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 |
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) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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キーワード | レビュー分析 / 推薦システム / 評価値自動付与 / 価値観類似度 / 評価表現辞書 / 可視化 / コンテンツ推薦 / 評価表現 |
研究開始時の研究の概要 |
近年,インターネットを介した購買やWebサイトへの訪問,動画の視聴を行う際に,レビュー情報を参考にすることが多い.しかし,レビュー情報は,一般ユーザが発信する情報であり,従来の概念による評価尺度にとどまらないユーザ視点による自由な評価尺度により記述されたものである.従来のレビューサイトではレビュアが付けた平均スコアがそのコンテンツの評価として利用されているが,その多くは総合評価であり,ユーザ視点に基づいた評価尺度を点数化したものは皆無である.そこで本研究課題では,評価項目別スコアに基づくユーザ視点レビュー分析およびコンテンツ推薦の開発に取り組む.
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研究実績の概要 |
本研究課題では,ユーザ視点による評価項目別スコアに基づいたレビュー分析および自動スコアリング手法と,これを用いたコンテンツ推薦手法の開発を研究目的としている。 本研究では,自由記述によるレビュー情報から,「潤い,香り,コスパ」や「萌え,エモい,映え」等のそれぞれの商品やコンテンツにあった複数の評価軸に対する評価を推定し,ユーザ視点に基づいて評価が高い商品やコンテンツを推薦する仕組みの実現を目指している。本研究の成果により,日々変化する流行や価値観に対応した柔軟なユーザ視点の評価軸に基づいてコンテンツを推薦することが可能になると考える。 このような推薦システムを実現するために,本研究課題では次の3つのサブ課題を設定し,よりユーザの価値観にあった商品やコンテンツを推薦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ユーザ視点に基づく柔軟な評価項目自動スコアリング方式の開発では,レビュー分析により推定したユーザ視点の評価項目について妥当性を検証した。2つ目のサブ課題である自動スコアリングのための評価表現辞書の効率的な構築では,評価表現辞書の効率的な構築方法を検討するとともに,機械学習を用いた効率的なスコアリング手法の開発にも取り組み,一定の成果を得た。3つ目のサブ課題であるユーザ視点評価軸による俯瞰インタフェースの実現では,ユーザが商品やコンテンツの理解を深めるための可視化インタフェース構築し,効果的な情報の種類と提示方法について検証を行った。
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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
ユーザ視点に基づく柔軟な評価項目自動スコアリング方式の開発では,レビュー分析により推定したユーザ視点の評価項目について妥当性を検証し,国際会議で3件,国内会議で3件の発表を行った。自動スコアリングのための評価表現辞書の効率的な構築では,機械学習を用いた効率的なスコアリング手法を開発し,国際会議で3件,国内会議で3件発表を行った。さらに,ユーザ視点評価軸による俯瞰インタフェースの実現では,ユーザが商品やコンテンツの理解を深めるために効果的な情報の種類と提示方法について検証し,国内会議で2件の発表を行った。
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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ユーザ視点に基づく柔軟な評価項目自動スコアリング方式の開発では,機械学習を用いて検出したユーザ視点の評価項目について妥当性と検証するとともに,より柔軟なユーザの視点に合わせた評価項目の検出手法について検討する。2つ目のサブ課題である自動スコアリングのための評価表現辞書の効率的な構築では,半自動的に評価表現辞書を晃陸する手法の開発を行うとともに,機械学習の手法を用いた自動スコアリングについて妥当性の検証を行う。3つ目のサブ課題であるユーザ視点評価軸による俯瞰インタフェースの実現では,新たな評価項目の提示方法について検討するとともに,実装済みの可視化手法に対して有用性を検証する。 なお,2024年度から,研究分担者1名が研究協力者に変更となるが,引き続き定期的な打ち合わせを行うとともに,本研究課題に取り組む大学院生を増員するなど対応していく予定である。
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