| 研究課題/領域番号 |
18K11551
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| 研究機関 | 工学院大学 |
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研究代表者 |
北山 大輔 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (40589975)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 情報推薦 / 分散表現 / レビュー分析 |
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| 研究実績の概要 |
2019年度においても，以下の2つのサブテーマに取り組み，物や事に対する人間の感じ方を取り入れたアイテム演算に基づく情報推薦基盤の構築をすすめた．
(A)ユーザレビューを用いたアイテムの特徴表現方式として，2019年度においては，昨年度開発した，観光地に関する口コミレビューとそのスポット情報から分散表現により特徴ベクトルで表現する手法を用いて，ユーザにとって既知のスポットをもちいて，未知のスポットの特徴を表現する手法に取り組んだ．レシピデータの分散表現ついても引き続き取り組み，レシピデータとしては，材料，手順の両面の特徴量を表現することを可能とした．
(B)アイテム特徴を組み合わせる演算に基づく情報推薦として，2019年度においては，観光地の特徴を用いて，ユーザに取って未知のスポットを発見するために，体験情報の過不足を演算する手法に取り組んだ．また，飲食店検索において，既存の飲食店に味などを加減算することで，他の店舗を検索する手法を開発した．ファッションコーディネートにおいても，アイテムにスタイル特徴を加算するという検索手法の開発を検討した．書籍レビューを用いたものでは，昨年取り組んだ，コンテンツの並びに着目し，欠落した箇所を予測するすることで，コン テンツの並び順に適した推薦について，実験を行い，その特性を明らかにした.
成果として，1件の論文誌，14件の国内研究会での発表を行い，SoC2019において学生プレゼンテーション賞を 得るなど，対外的に高い評価を得ている.
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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
2019年度に予定していた，商品レビューや映画レビューなど，他のドメインへの適応について着手できなかったが，2018年度より取り組んでいるドメインについては成果を効率的に活用することができ，またその発展的な応用についても着手したため．
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き，以下の2つのサブテーマに取り組むことで，物や事に対する人間の感じ方を取り入れたアイテム演算に基づく情報推薦基盤を構築する．
(A)ユーザレビューを用いたアイテムの特徴表現方式として，2020年度においては，商品レビュー，映画レビューといった各種のアイテムへ拡張し，より汎用的なモデルの構築に取り組む．
(B)アイテム特徴を組み合わせる演算に基づく情報推薦として，2020年度においては，種々のアイテムへ演算方式を拡張するとともに，アイテムを横断した 演算方式にも取り組む．そのことにより，アイテム演算の体系化を試みる．また，演算を利用した推薦アプリケーションを開発し，公開することで，有用性の評価を行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルスの影響で，出張予定であった学会がオンライン開催となり，旅費の支出が計画より少なくなった．そのため，物品の購入を前倒しで行っている．
引き続き新型コロナウイルスの影響により，旅費としての支出は見込めないため，差額の14,553円は，研究の評価実験の費用として用いる予定である．
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