| 研究課題/領域番号 |
16K12535
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| 研究機関 | 首都大学東京 |
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研究代表者 |
高間 康史 首都大学東京, システムデザイン研究科, 教授 (20313364)
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| 研究分担者 |
服部 俊一 一般財団法人電力中央研究所, エネルギーイノベーション創発センター, 主任研究員 (00771916)
小野田 崇 青山学院大学, 理工学部, 教授 (40371661)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 推薦システム / 価値観 / 健康増進 / 観光 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，ユーザの価値観をモデル化する手法を確立し，情報推薦の適用範囲を広げることを目的とする．平成30年度は，(1)行列ベースの推薦手法，(2)健康増進や行動変容を対象とした情報推薦に関する研究，(3)観光を対象とした情報推薦に関する研究を進めた．
(1) については，評価一致率を用いた行列ベースの推薦手法について，複数のデータセットでの評価実験を行い，推薦精度を維持しつつ，推薦の多様性を向上できること，ロングテールアイテム推薦における効果などがあることを示した．また，学習方法として Bayesian Personalized Ranking (BPR)と組み合わせた手法についても研究を着手し，有効性の検証を始めた．(2) については，ユーザの目的や設定などの情報を考慮して，多様性のあるレシピを推薦する手法について継続して研究を進めた他，日常生活での行動推薦を行うシステムの構成として，複数の推薦モジュールを組み合わせたフレームワークを提案し，シミュレーションによる動作検証などを行った．(3)については，前年度までに研究したユーザの気分に応じた観光スポットを推薦するシステムを拡張し，口コミ情報からエリアの印象を推定し，推薦に用いるシステムを実装した．クラウドソーシングによる調査やユーザ実験などにより評価を行い，提案システムの有効性を示した．スポットと経路を統一的に考慮可能な観光経路推薦手法の研究も継続して進め，研究会奨励賞を受賞するなどの成果を得た．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
当初予定していなかった新たな学習方法を発見し，実験に取り入れるなどしたため，実験及び結果のとりまとめが予定よりも遅れたため．
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| 今後の研究の推進方策 |
新たな学習方法に関する実験結果をまとめ，研究成果の発表を行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度に，価値観モデリングを用いた推薦システムの実験などを行い，その結果をもとに論文投稿・学会発表を行う予定であったが，当初想定していなかった新たな学習方法を発見し，実験に取り入れるなどしたため，実験及び結果のとりまとめが予定よりも遅れた．このため，学会参加や論文投稿による研究成果の発表を行うために使用する予定である．
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