| 研究課題/領域番号 |
19K22896
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
高間 康史 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (20313364)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2023-03-31
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| キーワード | 情報推薦 / ユーザプロファイリング / プロービングアイテム / 行動履歴データ / 行動変容 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，ユーザの反応を引き出すために使われる提示アイテムをプロービングアイテムと定義し，行動履歴に関する匿名化された大規模データセットからプロービングアイテムを発見し，これを利用してユーザプロファイルを構築する手法を確立することを目的とする．ユーザプロファイルはユーザの嗜好や要求を表現したものであり，推薦を行う上で重要な役割を果たす．現在の推薦アルゴリズムでは，推薦対象ユーザの行動履歴（評価，購入など）からユーザプロファイルを推定する手法が主流であるが，本研究ではプロービングアイテムに対するユーザの明示的な反応からプロファイルを構築する．今年度は，プロービングアイテムへの評価履歴を重視してモデル構築を行う手法について研究を進め，プロービングアイテムが推論へ与える影響の評価可能性，プロービングアイテムの推論システムへの導入方法について検討した．また，ユーザの反応からのプロファイリング方法について，観光経路推薦を対象としてアンケート調査を実施し，経路の選好に関連する特徴について検討した．アイテムの組み合わせに関しては，楽曲プレイリストをを対象として研究を進め，大規模プレイリストデータから楽曲やプレイリストの特徴ベクトルを獲得することで，推薦対象ユーザの楽曲やプレイリスト視聴履歴が少ない場合でも関連する楽曲・プレイリストを発見可能であることを確認した．また，指標定義支援やシミュレーションを利用したプロービングアイテム提示戦略に関する研究などについて成果を取りまとめ，論文投稿や学会発表を行った．
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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
学会発表計画などの点で予定通りにはいかない点もあったが，おおむね順調に進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度着手した研究について，追加実験の実施や結果の整理・とりまとめを行い，学会発表などを行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
学会参加計画の変更，および参加した会議に関してもバーチャルでの開催に変更となり，旅費や学会参加費に関して予定通り執行できなかったため．追加実験の実施や結果の整理・とりまとめなどに使用する予定である．
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