| 研究課題/領域番号 |
20H04293
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 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
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| 研究機関 | 京都産業大学 |
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研究代表者 |
中島 伸介 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399535)
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| 研究分担者 |
河合 由起子 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399543)
SIRIARAYA PANOTE 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 准教授 (00854704)
張 建偉 岩手大学, 理工学部, 准教授 (20635924)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 情報推薦 / Webマイニング |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題は，Web空間および実空間の双方におけるユーザ行動となるPersonal Life Record(PLR)データに基づく潜在的興味分析および情報推薦方式の開発を目指したものである．これを踏まえて，Web空間におけるユーザ行動履歴を考慮した潜在的興味分析手法の開発，実空間のコンテキストに基づく明示的および潜在的興味分析手法の開発，ユーザの潜在的興味分析およびこれを考慮した情報推薦方式の開発に向けた研究を遂行し，一定の研究成果を得た．
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| 自由記述の分野 |
Webマイニングおよび情報推薦
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の情報推薦では，Web空間もしくは実空間，いずれかでの行動分析により得られるユーザの直接的興味に基づいている．これに対して本研究課題では，Web空間および実空間でのユーザの行動履歴であるPLRを対象とした潜在的興味分析に基づく情報推薦方式の開発を目指したものである．すなわち，Web空間と実空間双方の行動分析からより詳細なユーザの興味分析を行おうとする点，直接的・明示的興味だけでなく潜在的興味を持つユーザに対しても適切な情報を推薦しようとする点が学術的にも特色がある．加えて，政府が提唱しているSociety 5.0 の実現に向けて重要な技術に成りうる点でも，社会的意義が高い．
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