@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240588,
 author = {田邉, 耕太 and 石原, 祥太郎 and 山田, 健太 and 青田, 雅輝 and 又吉, 康綱},
 issue = {13},
 month = {Nov},
 note = {ユーザの閲覧傾向に合わせたニュース記事の推薦はニュース配信サービスで一般的になっているが，ユーザの興味関心の幅を広げるという観点では課題が残る．本研究では，ユーザに新たな気づきを与える目的で，まだ十分に調査されていない手段としてユーザからの画像の入力に着目する．具体的にはユーザの日常を切り取った身近な画像の入力を想定し，画像内に映る物体に関するニュース記事を推薦することで，存在を認知していなかった話題への興味関心を喚起できるかを検証する．実装したシステムでは，視覚言語モデルを用いて入力画像から物体名を抽出し，それぞれによるニュース記事の検索結果を表示する．ユーザ実験を通じて，実装したシステムは平均 0.12 の割合でセレンディピティの要件（本研究では関連性・新規性・意外性）を満たすニュース記事の推薦を実現でき，ユーザからの入力画像を用いたニュース推薦の有用性が示唆された．},
 title = {ニュースを身近に：日常風景からのニュース推薦},
 year = {2024}
}