履修支援のためのDoc2Vecを用いた科目推薦システム

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2019-10-23
• タイトル: 履修支援のためのDoc2Vecを用いた科目推薦システム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Course Recommendation System Using Doc2Vec
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [研究論文] 推薦システム，Doc2Vec，ワードクラウド，階層クラスタリング
• 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: 株式会社両備システムイノベーションズ
• 著者所属: 広島大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ryobi System Innovations Co., Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Hiroshima University
• 著者名: 竹森, 汰智; 亀井, 清華
• 著者名(英): Daichi, Takemori; Sayaka, Kamei
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 大学において学生が時間割を作成する際には，シラバスや学生便覧を参照する．しかし，これらに掲載されているたくさんの科目情報の中から，自分が履修したいと思うような科目を見つけることは容易ではない．本研究では，学部新入生を対象に，教養科目を推薦することで履修支援を行うシステムを構築する．提案システムでは，ユーザとのインタラクションによってユーザの学びの志向を取得し，推薦対象の科目集合を絞り込んでいくことを考える．Doc2Vecによって，各科目のシラバスに掲載されている科目情報の分散表現を獲得し，得られた分散表現に基づいてクラスタリングを行い，各クラスタに属する科目群の特徴を可視化する．それらを選択肢としてユーザに提示し，興味のあるものを選択してもらい，必要に応じてキーワードを入力してもらう．これにより，ユーザの学びの志向とマッチする科目を選択しやすいように支援する．本論文では，提案システムのプロトタイプシステムを構築し，アンケートによって評価した．評価結果から，提案システムが推薦精度の向上とユーザの負荷の軽減に有効であることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: At universities, when a student registers for classes, he/she has to refer to the syllabus and student handbook distributed by his/her university, but it is not easy to find classes that he/she would like to learn from the large amount of information about classes. For this reason, in this research, we will construct a system that recommends liberal arts classes for undergraduate freshmen. The proposed system gains information about what the user wishes to learn through interactions with the user, and narrows down the set of classes for recommendation. By using Doc2Vec, the system acquires a distributed representation for the information about each class in the syllabus, and performs clustering based on the obtained distributed representations. In addition, it visualizes the features of each cluster and presents them to the user as options. After that, the system prompts the user to select some clusters of interest from among them and asks the user to enter some keywords in which he/she is interested as necessary. By doing this, it helps to make it easier for users to select the classes that match their learning preferences. In this paper, we evaluated the proposed system by means of a questionnaire survey. From the evaluation results, we confirmed that the proposed system is effective for improving the accuracy of recommendations and reducing the burden on users.
• 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: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 12, 号 4, p. 1-14, 発行日 2019-10-23
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会