BERTを利用したユーザの目的に基づいた説明性を有するPOI推薦手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-09-14
• タイトル: BERTを利用したユーザの目的に基づいた説明性を有するPOI推薦手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: POI recommendation method with explanatory nature based on user objectives using BERT
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 九州大学
• 著者所属: 九州大学大学院芸術工学研究院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Design, Kyushu University
• 著者名: 片山, 一; 牛尼, 剛聡
• 著者名(英): Hajime, Katayama; Taketoshi, Ushiama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究ではユーザが POI を探す際の「ドライブ」や「デート」など目的をクエリとして入力することで，目的に適した POI を推薦理由と共に提示する手法を提案する．提案手法では事前学習済みモデルの BERT に POI に関するレビューを用いて追加事前学習を行った後，レビューテキストからそのレビューが対象とする POI を予測するタスクでファインチューニングを行ったモデルを POI 推薦に利用する．推薦理由提示手法では，Next Sentence Prediction タスクを用いて推薦対象の POI がクエリに対して適合すると考えられる理由をレビューから抽出する手法を提案する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this study, we propose a method to present POIs suitable for a user’s purpose, such as ”drive” or ”date,” along with the reason for the recommendation, by inputting the user’s purpose in searching for POIs as a query. In the proposed method, after additional pre-training using reviews of POIs in the pre-trained model BERT, a fine-tuned model is used for POI recommendation with the task of predicting the POIs to which the reviews refer from the review text. For the recommendation reason presentation method, we propose a method for extracting reasons from the reviews that the POI to be recommended is considered to be appropriate for the query using the Next Sentence Prediction task.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10112482
• 書誌情報: 研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2023-DBS-177, 号 37, p. 1-6, 発行日 2023-09-14
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-871X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会