| 研究課題/領域番号 |
20K19935
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
梅本 和俊 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (90783217)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 情報推薦 / スキル上達 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、「ユーザのスキルを上達させることが可能な推薦システム」を実現することである。
その実現に向けて令和3年度では、当該推薦システムにも適用可能な信頼性の高いオフライン評価法に関する課題に取り組んだ。「ユーザが各時点で選択するアイテムは1つしかないため、それを正解とみなす従来の系列推薦評価の枠組みはロバストでない可能性がある」ということが本課題の動機である。
本課題の検証先としては、着手済みの課題「ユーザのスキル上達ならびにその過程で選択されるアイテム難易度のモデル化」でも利用した映画ドメインを採用した。クラウドソーシングを通じて、系列性のある選択履歴をもとに次の時点に適切なアイテムを正確かつスケーラブルに収集する仕組みとインタフェースを考案し、既存の映画データセットを拡張可能な追加の正解アイテムを収集した。従来データセットではどのような状況で評価結果に一貫性がなくなるかを調査し、その問題を軽減可能なデータセットの拡張方法を探究した。
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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
概要欄に記載した通り、評価に関する課題は順調に進行しており、興味深い成果が得られている。それをまとめた論文を国際会議に投稿したものの、残念ながら年度中の採択には至らなかった。次年度の計画と並行して本課題もブラッシュアップし、適切な場所で成果を発表することを目指す。
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| 今後の研究の推進方策 |
残された課題である「スキル上達のための推薦アルゴリズムや推薦インタフェース」に関して重点的に研究する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初の予定ならびに昨年度報告時の使用計画に則って助成金を利用した。次年度使用額は1万円未満であり、概ね予定通りであると考えている。次年度も、研究の進捗状況を考慮しつつ、適切かつ柔軟に助成金を利用して研究を遂行する。
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