ユーザのシチュエーションと振る舞いに基づく見逃しコンテンツリーダーとその評価
樽見 彰仁,北山 大輔
情報処理学会論文誌データベース(TOD),Vol.14,No.4,pp.1–7,2021年10月,査読有
論文PDF
概要
Webクリップアプリ,ニュースフィードアプリには,コンテンツ一覧を表示したり,コンテンツを保存できる機能がある.そのコンテンツの中で保存し忘れたものや,そのときのユーザがコンテンツを読むことができない状況である場合,コンテンツは埋もれたままになり,再びアクセスすることは容易ではない.本研究では,この問題を解決するために,過去に閲覧した,ユーザの興味があるようなコンテンツとして,そのコンテンツの内容とシチュエーション(時間,場所)を用いて学習し,ユーザモデルを作成する.作成したユーザモデルを用いて,ユーザの現在のシチュエーションにおける,コンテンツの適切さを判定し,過去に見落としていたであろう未閲覧のコンテンツを推薦するシステムを構築した.実験として,実際のコンテンツ閲覧ログを用いて作成したユーザモデルに対し,クラウドワーカを用いて推薦コンテンツの評価を行った.その結果,シチュエーションを加えたモデルでは,他のモデルに比べて適切に見逃しコンテンツを推薦できていることを示した.