ユーザのシチュエーションと振舞いに基づく見逃しコンテンツリーダとその評価

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2021-10-14
• タイトル: ユーザのシチュエーションと振舞いに基づく見逃しコンテンツリーダとその評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Overlooked Content Reader and its Evaluation Based on User Situations and Behaviors
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [テクニカルノート] ニュース推薦，推薦システム，SVR，振舞い，シチュエーション
• 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: 工学院大学／現在，合同会社ArsHub共同設立者，日本モノバンドル株式会社
• 著者所属: 工学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kogakuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kogakuin University
• 著者名: 樽見, 彰仁; 北山, 大輔
• 著者名(英): Akihito, Tarumi; Daisuke, Kitayama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: Webクリップアプリ，ニュースフィードアプリには，コンテンツ一覧を表示したり，コンテンツを保存できる機能がある．そのコンテンツの中で保存し忘れたものや，そのときのユーザがコンテンツを読むことができない状況である場合，コンテンツは埋もれたままになり，再びアクセスすることは容易ではない．本研究では，この問題を解決するために，過去に閲覧した，ユーザの興味があるようなコンテンツとして，そのコンテンツの内容とシチュエーション（時間，場所）を用いて学習し，ユーザモデルを作成する．作成したユーザモデルを用いて，ユーザの現在のシチュエーションにおける，コンテンツの適切さを判定し，過去に見落としていたであろう未閲覧のコンテンツを推薦するシステムを構築した．実験として，実際のコンテンツ閲覧ログを用いて作成したユーザモデルに対し，クラウドワーカを用いて推薦コンテンツの評価を行った．その結果，シチュエーションを加えたモデルでは，他のモデルに比べて適切に見逃しコンテンツを推薦できていることを示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Web clip applications and news feed applications have functions to display a list of contents and to save contents. If the user forgets to save the content, or if the user is not able to read the content at the time, the content remains buried and is not easy to access again. In order to solve this problem, we create a user model by learning the contents and situations (time, place) of the contents that the user is interested in, which were viewed in the past. Using the created user model, we constructed a system that determines the appropriateness of contents in the user's current situation and recommends unviewed contents that may have been overlooked in the past. As an experiment, we used a cloud worker to evaluate the recommended content for a user model created using actual content browsing logs. As a result, we showed that the model with situations was able to recommend overlooked contents more appropriately than the other models.
• 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 14, 号 4, p. 1-7, 発行日 2021-10-14
• 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