| 研究課題/領域番号 |
19H04219
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
牛尼 剛聡 九州大学, 芸術工学研究院, 准教授 (50315157)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 協調フィルタリング / レビュー / SNS / 深層学習 / ニュース / 共感性 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，共感フィルタリングの代表的な応用例として，「レビューベース共感フィルタリングによるアイテム選別支援」、「リプライベース共感フィルタリングによるSNS上でのニュース理解の支援」という2つのサブテーマに取り組んできた。「レビューベース共感フィルタリングによるアイテム選別支援」に関しては、オンラインショッピングサイトにおけるレビューを利用した商品選別支援、及びリアルタイムコンテンツ視聴のための実況ツイートを利用したユーザの興味が高い場面の予測という２種類の応用を想定して研究を行ってきた。これまでの研究において、共感フィルタリングの全体的なフレームワークを開発し、ユーザの商品レビューや実況ツイートをオートエンコーダを利用して分散表現を求める一般的な手法を開発した。
「リプライベース共感フィルタリングによるSNS上でのニュース理解の支援」では、ユーザが中立的な視点を与えるためにニュースのリプライを投稿した人物の特性に基づいてニュースに対する世論の種類を推定する手法を開発した。また、SNS上に投稿されたニュース記事に対するリプライにを利用して、ユーザがどのような観点からそのニュースを捉えているかというニュースコンテキストに注目し、リプライに基づいてニュースコンテキストを抽出し、可視化する手法を開発した。また、ニュースコンテキストの類似性に基づいて、ニュースに対するユーザの共感性を推定する手法を検討した。
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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
「レビューベース共感フィルタリングによるアイテム選別支援」、「リプライベース共感フィルタリングによるSNS上でのニュース理解の支援」それぞれに関して、研究計画時に予定していたとおり進捗している。また、研究をすすめる上で、新しい応用が考えられ、それらについても研究をすすめることができているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
「レビューベース共感フィルタリングによるアイテム選別支援」では，ユーザレビューに基づいた共感性の推定に関しては，ユーザとレビューの間の関係を予測することが必要となる.そこで、今後、深層学習を利用してユーザレビューおよびユーザの適切なモデル化（ベクトル化）を行う手法を開発することを中心的に研究を行うよていである。具体的にはオートエンコーダを利用して，レビューの分散表現を求める手法を開発し，ユーザごとにレビューに対する共感性を深層学習を利用して推定することを試みる.また，レビューの分散表現に基づいて，レビュワーの分散表現を求め，レビュワーに対する共感性を推定する手法を開発することを目指す.
「リプライベース共感フィルタリングによるSNS上でのニュース理解の支援」では，ニュース記事を対象に，それに対するTwitter上でのリプライのモデル化を中心に研究を行う.ニュース記事に対するリプライは，ある種の決まった反応のパターンを考えることができると予想される. したがって，リプライを対象としたリプライでは，ニュース記事とその反応をトランスフォーマを利用して学習し，ニュース記事からその反応 を予測するモデル構築することを試みる.これにより，反応のパターンに基づいたニュースのフィルタリングに発展させていくことを検討する.
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