行動範囲と興味の同時推定モデルによる地域情報推薦

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2013-03-29
• タイトル: 行動範囲と興味の同時推定モデルによる地域情報推薦
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Joint Modeling of User's Activity Area and Interests for Local Recommendation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [研究論文] 推薦，行動モデリング，情報抽出，トピックモデル
• 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: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所／現在，大妻女子大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories / Presently with Otsuma Women's University
• 著者名: 倉島, 健; 岩田, 具治; 星出, 高秀; 高屋, 典子; 藤村, 考
• 著者名(英): Takeshi, Kurashima; Tomoharu, Iwata; Takahide, Hoshide; Noriko, Takaya; Ko, Fujimura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ユーザの過去の行動履歴から次の行動を予測し推薦するためのジオトピックモデルを提案する．提案モデルは，ユーザの行き先が，1) 家，勤務地，学校などが存在するユーザの行動範囲からの近さと，2) ユーザ自身の興味情報によって決まるという仮定に基づく確率的行動モデルである．ユーザの行動範囲が場所の選択に与える影響を明示的にモデリングすることで，位置情報（緯度，経度）以外の潜在的な場所特徴とそれに対するユーザの興味を効果的に学習することができる．評価実験においては，ユーザの興味情報を推定することでユーザの行動を高精度に予測できることを，レストランとランドマークの訪問履歴を用いて示す．さらに，人々のランドマーク選択を説明するためのユーザの興味対象が“アート”，“自然”，“建築物”，“知名度”，“眺めの良さ”などの潜在的なランドマーク特徴であることを明らかにした．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper proposes a method that analyzes the location log data of multiple users to recommend locations to be visited. The method uses our new topic model, called Geo Topic Model, that can jointly estimate both the user's interests and activity area hosting the user's home, office and other personal places. By explicitly modeling geographical features of locations and users, the user's interests in other features of locations, which we call latent topics, can be inferred effectively. Experiments are conducted using Flickr-based and Tabelog-based location logs to evaluate the recommendation performance of the proposed method in terms of the accuracy of predicting visit selections. We also show that our model can estimate latent features of locations such as art, nature, construction, popularity and great views from location logs of landmark visits, and describe each user's preference based on them.
• 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 6, 号 2, p. 30-41, 発行日 2013-03-29
• 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