| 研究課題/領域番号 |
19H04219
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 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
|
|---|
| 研究機関 | 九州大学 |
|---|
研究代表者 |
牛尼 剛聡 九州大学, 芸術工学研究院, 准教授 (50315157)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | 情報推薦 / 協調的フィルタリング / 共感 / 機械学習 / 人工知能 / SNS / レビュー / 自然言語処理 |
|---|
| 研究成果の概要 |
ユーザのアイテム評価に対するメタ評価である共感を考慮することで，ユーザの価値観の違いを考慮した推薦やアイテム選別を実現する共感的フィルタリングに関する手法を開発し，評価実験により有効性を示した．具体的には，レビューベース共感的フィルタリングに関して，共感性に基づいたレビューランキング，ユーザの共感を誘発する推薦フレーズの生成，共感性の高い説明を提示するアイテム推薦等の研究を行った．一方，リプライベースの共感的フィルタリングに関して，ニュースへのリプライを利用した中立的な理解支援，共感性の低いコメントのフィルタリング，リプライを利用したニュースのコンテキスト推定と理解支援等の研究を行った．
|
| 自由記述の分野 |
Web情報学
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
レビューベース共感的フィルタリングに関する研究では，近年飛躍的に発達した機械学習技術と自然言語処理技術を活用して，オンラインレビューをユーザの共感性という観点から処理を行い，ユーザにとっての受容性が高いレビューランキング，推薦フレーズの生成等を実現した．また，リプライベース共感的フィルタリングに関する研究では，SNSにおけるリプライを利用して，ニュースの中立性の推定，ユーザにとって共感性の低い投稿のフィルタリング，リアルタイム型配信におけるユーザにとっての共感性の高い状況の推定を実現した．これらは，ユーザの価値観を反映した最適化された情報空間を構築するための基盤的な技術として位置づけられる．
|
