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  1. 研究報告
  2. 高度交通システムとスマートコミュニティ(ITS)
  3. 2024
  4. 2024-ITS-099

認知バイアスと大規模言語モデルを活用したメッセージ最適化システムの提案

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240462
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240462
b8b65250-6efc-4a10-91fd-075235fdfe66
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-ITS24099016.pdf IPSJ-ITS24099016.pdf (1.1 MB)
 2026年10月29日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, ITS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-10-29
タイトル
タイトル 認知バイアスと大規模言語モデルを活用したメッセージ最適化システムの提案
タイトル
言語 en
タイトル Proposal of a message optimization system utilizing cognitive bias and large-scale language models
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 一般セッション2
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
株式会社NTTドコモ
著者所属
株式会社NTTドコモ
著者所属
株式会社NTTドコモ
著者所属
株式会社NTTドコモ
著者所属
株式会社NTTドコモ
著者所属(英)
en
NTT DOCOMO, inc.
著者所属(英)
en
NTT DOCOMO, inc.
著者所属(英)
en
NTT DOCOMO, inc.
著者所属(英)
en
NTT DOCOMO, inc.
著者所属(英)
en
NTT DOCOMO, inc.
著者名 吉川, 裕木子

× 吉川, 裕木子

吉川, 裕木子

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酒井, 亮勢

× 酒井, 亮勢

酒井, 亮勢

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鈴木, 明作

× 鈴木, 明作

鈴木, 明作

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鈴木, 喬

× 鈴木, 喬

鈴木, 喬

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石川, 太朗

× 石川, 太朗

石川, 太朗

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 エコ行動促進アプリの利用率向上を目指し,大規模言語モデルによるメッセージ生成と,ユーザの認知バイアスに基づいたメッセージ最適化システムを提案する.従来の手法では,過去の当該サービスの開封履歴のみに基づいて最適化を行っており,過去の認知バイアスの種類やプッシュ通知の文言に依存した最適化となってしまう.その結果,最適化に用いられるバイアスの種類が限られ,本来の効果が発揮されにくいだけでなく,利用率向上の効果が持続しにくいという課題があった.そこで本研究では,他のサービスから開封履歴を取得し,使用する認知バイアスの種類を増やす手法を提案する.さらに,効率的にプッシュ文言の内容を刷新するため,大規模言語モデルを活用した手法を組み込んだシステムを構築し,実際のサービスにおいてアプリの利用率向上に貢献できることを示した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 To enhance the usage rate of an eco-friendly behavior promotion application, we propose a system that generates messages using a large language model and optimizes these messages based on users' cognitive biases. Traditional approaches optimize based on the history of opened notifications, relying on the types of cognitive biases and the wording of previous push messages. Consequently, the variety of biases used for optimization is limited, leading to reduced effectiveness and short-lived improvements in engagement rates. To address this issue, our study proposes methods to obtain open history data from other services, thereby increasing the types of cognitive biases employed. Additionally, we integrate a large language model to efficiently refresh the content of push messages. This system demonstrates its ability to contribute to the improvement of app usage rates in actual service scenarios.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11515904
書誌情報 研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ(ITS)

巻 2024-ITS-99, 号 16, p. 1-6, 発行日 2024-10-29
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8965
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 07:58:23.365632
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