@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219708,
 author = {小川, 拓也 and 遠藤, 慶一 and 黒田, 久泰 and 小林, 真也},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2022論文集},
 month = {Jul},
 note = {インターネット上には膨大な量のニュース情報が存在している．これによりユーザは多くの情報を入手できるというメリットが生まれる．しかし，ユーザは配信されている全てのニュースに興味を持っているわけではない．よって，ユーザがインターネット上のニュースを読むとき，興味のある情報を選別する必要がある．情報過多の問題を解決することを目的として，スマートフォン向けニュースアプリである NEAR を開発した．しかし，アプリがユーザの興味の傾向を学習するために，多くのニュースをユーザに選別してもらう必要があり，ユーザの負担になっていた．そこで，ユーザによる記事選別の負担を軽減した上で，興味の学習ができる手法として，ユーザの視線情報に着目した手法を提案する．視線に着目することで，記事単位でなく，単語単位での興味の度合いの類推が可能になると考えられ，学習に必要な記事選別の回数が減ることが期待できる．},
 pages = {962--967},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {視線を考慮したニュース記事に対する興味の度合い推定手法の検討},
 volume = {2022},
 year = {2022}
}