| 研究課題/領域番号 |
21K12147
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| 研究機関 | 工学院大学 |
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研究代表者 |
北山 大輔 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (40589975)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 情報推薦 / 情報検索 / ユーザインタラクション |
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| 研究実績の概要 |
以下の2つのサブテーマに取り組むことで，ユーザとコンテンツの関係性表示に基づく受容性を高める情報検索基盤を構築する．2年度目においては以下の内容に取り組んだ．
(A) ユーザレビューやテキストを用いたユーザの興味およびコンテンツの特徴表現方式
2年度目においては，観光地に関する特徴表現の抽出として，口コミレビューからなる体験ベクトル表現を実現し，その応用として体験ベクトル表現間の相性を判定して推薦システムを構築し評価した．また，投稿動画に関して，投稿者の感情表現を補足するための動画ドメイン特有の語句とその周辺感情を可視化する手法を開発した．
(B)ユーザとコンテンツの関係性の可視化に基づくコンテンツ受容性を高める情報検索
2年度目においては，観光地に関する特徴表現を利用して，複数人の利用者による観光旅行計画において，話し合いの活性化を目的とした観光地推薦チャットボットの構築を行った．その結果，利用者間の嗜好を匿名化したうえで観光地候補を推薦することが話合いの活性化に効果があり，受容性を高める可能性があることが示唆された．また，Web検索において，ユーザの興味に類似するユーザ，もしくは非類似なユーザがどの検索結果を選択するのかという予測を提示することで，コンテンツの選択性を高める手法についても検討を行った．さらに，ユーザが抱えているタスクを実行しやすくするためのタスク分割手法についての分析にも取り掛かった．これらは提示されたコンテンツを受容するという観点からさらに検討を進めて，より能動的にコンテンツ選択を行う支援方法と位置付けることができる．
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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
当初の計画通り，コンテンツの特徴表現の検討，関係性の可視化の効果に関してそれぞれのテーマを進めることができているため．また，各テーマに関して，論
文誌をはじめ，国際会議，国内研究会での発表を行うなど，予定通りの進捗が得られている．
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| 今後の研究の推進方策 |
ユーザとコンテンツの関係性表示に基づく受容性を高める情報検索基盤を構築するために，2つのサブテーマに以下のように取り組む予定である．また，最終年度であるため，いくつかのドメインでは統合した評価も行うことを予定している．
(A) ユーザレビューやテキストを用いたユーザの興味およびコンテンツの特徴表現方式
GPT-4などの大規模言語モデルが発達してきており，これまで検討していたような個別に特化したモデル化よりも大規模言語モデルを利用した特徴表現のほうが有用である可能性が出てきている．最終年度の早い段階で，大規模言語モデルの利用を検討し，ユーザの興味やコンテンツの特徴に関して，どのように組み込むのかを検討する予定です．そのうえで，これまで構築したモデルへ適応して評価を行っていく．
(B)ユーザとコンテンツの関係性の可視化に基づくコンテンツ受容性を高める情報検索
サブテーマAでの検討と同様に，大規模言語モデルの利用可能性についてまずは検討を進める．そのうえで，ユーザの嗜好とコンテンツの対応関係の考慮度合い，ならびに可視化方法について，多様なパターンで実験を行い，受容性を高める条件について明らかにする．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍に伴い，学会が遠隔開催となったため，旅費へ使用を計画していた予算の使い道がなくなった．次年度使用額に関しては，当年度の予定通り研究発表旅費，もしくはコロナ禍で変わらずに旅費としての使用が困難な場合，実験のための費用として用いる予定である．
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