セレンディピティ指向観光スポット推薦のためのGPT を用いた ユーザエージェントの構築とその評価
関 峰,北山 大輔
第22回情報科学技術フォーラム(FIT2023), D-018, 大阪府, 2023年9月, 査読無
論文PDF
概要
既存の推薦システムは,ユーザの過去の行動や嗜好に基づいて推薦することが多く,新しい体験を提供できているとは限らない.このような問題に対し,セレンディピティという概念を用いた推薦が考えられる.このようなセレンディピティ性のある推薦においては,ユーザが推薦内容に対して未知であることが多く,受容性を高めることが重要となる.そこで,本研究では,受容性を高めるために,他者が書いたレビューよりも,自身が書く可能性のあるレビューの方が興味を引くと考え,ユーザの未訪問スポットに対して,「自身が訪問したと仮定したときに書くであろうレビュー(以後,仮定レビュー)」を見せる手法を提案する.本論文ではまず,レビュー生成を行うユーザエージェントを構築方法を説明し,その出力例と実験計画について述べる.