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アイテム
行動履歴と嗜好に基づくグループ向けコンテンツ推薦手法の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/87787
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/87787b2887639-9320-495f-aca4-e7615a542335
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2012 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | Trans(1) | |||||||
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公開日 | 2012-12-19 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 行動履歴と嗜好に基づくグループ向けコンテンツ推薦手法の提案 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Content Recommendation for Known Group Based on Behavioral History and Individual Preference | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | [研究論文] コンテンツレコメンデーション,グループレコメンデーション,レコメンダシステム,嗜好推定 | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
資源タイプ | journal article | |||||||
著者所属 | ||||||||
NTTサービスエボリューション研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
NTTレゾナント株式会社 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
NTTサービスエボリューション研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
NTTサービスエボリューション研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
NTTサービスエボリューション研究所 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Service Evolution Laboratories, NTT Corporation | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Resonant Inc. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Service Evolution Laboratories, NTT Corporation | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Service Evolution Laboratories, NTT Corporation | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Service Evolution Laboratories, NTT Corporation | ||||||||
著者名 |
瀬古, 俊一
× 瀬古, 俊一
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著者名(英) |
Shunichi, Seko
× Shunichi, Seko
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本論文は,家族や友人,恋人といった互いを知っているグループに対して適したコンテンツを推薦するアルゴリズムを提案する.推薦精度向上のために,グループメンバ内の誰の嗜好が重視されるかなどのコンテンツ選択傾向に着目した.そこで,本論文では個々人のコンテンツに対する嗜好と,グループでの行動履歴を用いてグループメンバ間のパワーバランスを推測し,そのパワーバランスに基づいて推薦スコアを算出する手法について提案する. TV 番組を対象にした推薦精度の検証実験を行った結果,提案手法は推薦精度を向上させ,興味があるが意外・知らなかったコンテンツを推薦するのに有益であることを示した. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This paper proposes an algorithm to estimate the appropriate content for groups of people who know each other. In order to achieve high recommendation accuracy, we focus on the group characterize, which is the content selecting tendency of the group. Our algorithm estimates the group characterize and calculates recommendation scores based on the Power Balance Map using individual preference for genres and shared history. We verify that the proposed algorithm recommends appropriate content for groups. Evaluation results show that our proposal improves recommendation accuracy and may help to find Novel Content. | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス&システム(CDS) 巻 2, 号 3, p. 56-65, 発行日 2012-12-19 |
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出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |