位置ソーシャルサービス上の画像-テキスト間写像を利用したスポット情報拡張と推薦被覆率向上

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2015-11-17
• タイトル: 位置ソーシャルサービス上の画像-テキスト間写像を利用したスポット情報拡張と推薦被覆率向上
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Extension of Location Information in Social Service and Construction of Text-Image Mapping and their Application to Coverage Improvement of Recommendation
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属: 株式会社サイバード
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): CYBIRD Co.,Ltd.
• 著者名: 大東, 祐太; 延原, 肇; 横石, 圭介
• 著者名(英): Yuta, Ohigashi; Hajime, Nobuhara; Keisuke, Yokoishi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ユーザの現在地を利用した網羅性の高いスポット情報推薦を，ソーシャルサービス上から取得したスポット群 （店舗・観光地・公共施設など） と，ユーザの行動履歴から抽出する嗜好に基づき実現する．ここでは，ソーシャルサービスのスポット関連情報にテキスト投稿が少ないため，スポット自体の特徴づけ，またユーザのスポット訪問履歴を利用したプロファイリングが難しいことが問題となる．この問題を解決するために，テキストに比べて画像の投稿が圧倒的に多いという，位置ソーシャルサービスの特徴を利用する．この提案手法では，スポットに投稿された画像群からそれぞれ特徴ベクトルを算出し，スポットの特徴量として，ユーザ行動履歴から訪れたスポットの特徴量に基づいてユーザプロファイル定義する．さらに，スポットに投稿されているテキストから抽出した特徴語とスポット特徴量，それぞれから変換できる写像を構成する．ユーザの履歴として訪問スポットが蓄積されれば，それらのスポットの画像から特徴量を抽出し，構成した写像を利用して特徴語に変換し，その出現頻度などから，当該ユーザの特徴語を抽出することができる．提案手法におけるスポット推薦は，ユーザの現在地を入力とし，これに対して候補となる周辺スポットの特徴量とユーザプロファイルとしての特徴の類似度を算出し順位付けを行うことで実現する．評価実験では，任意の １ つのスポットとその特徴語と画像を指定した時に，同一特徴語をもつスポットの類似度が全体の内で上位になることを確認する．本研究の展開によって，テキストよりも画像が多く付与されているようなサービスを利用した情報推薦において，推薦の被覆率を向上させることができる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: To achieve local location recommendation based on user’s current position obtained by smart phone GPS and various locations (such as stores, tourist site, and venues) on social service, an extension of location information is proposed by using images submitted to the locations. In the location recommendation, it is quite difficult to characterize the location and users profile, because the posted texts in the social services are small in general. This paper presents the translation of images to Bag of visual words to use them instead of text information of each location. The number of images submitted to location is enough for characterize the feature of location and profile of users. Through the evaluation experiments, it is confirmed the effectiveness of the proposed method, especially, increase the coverage of recommendation.
• 書誌情報: 第8回Webとデータベースに関するフォーラム論文集; 巻 2015, p. 1-7, 発行日 2015-11-17
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会