@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00231788,
 author = {福本, 虎太郎 and 伊藤, 淳子 and 吉野, 孝},
 issue = {19},
 month = {Jan},
 note = {推薦システムに関する研究の多くは推薦精度を評価指標としている．一方で，意外性などを考慮した指標であるセレンディピティが提案されている．我々もセレンディピティを向上させるために複数ジャンルを横断する作品推薦システムを提案した．その際，ジャンルの偏りを減少させるため「ジャンル依存度」という指標を定義し，導入した．この手法はセレンディピティを向上させられた一方で，偶発的な作品の発見が不足していた．これに対し本研究は，間接的に関連する作品の推薦によって偶発的な作品の発見を支援する．特徴語の関連性から類似作品ネットワークを構築し，任意の 2 作品間の最短経路上に存在する作品をユーザに推薦した．結果として，提案手法は比較手法よりもセレンディピティが有意に向上した．また，提案手法を導入した推薦システムはユーザにとって未知の作品を多く推薦することができた．},
 title = {ジャンルを横断した類似作品ネットワークを用いた作品推薦システムの提案},
 year = {2024}
}