探索的プロファイリングに基づく仮想ユーザベースの情報推薦フレームワーク

基于探索性剖析的虚拟用户信息推荐框架

• 批准号: 22K19836
• 负责人: 高間 康史
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: Tokyo Metropolitan University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K19836/
• 关键词: 情報推薦; ユーザプロファイリング; 視覚的分析; 情報推薦; ユーザプロファイリング; 視覚的分析

本研究は，仮想ユーザとのインタラクションに基づく新しい情報推薦フレームワークの確立を目的とする．本年度は，映画を対象アイテムとして，映画推薦システムを利用する典型的な利用者像を表す仮想ユーザの抽出方法についての検討，および抽出した仮想ユーザの妥当性についての予備調査を中心に進めた．仮想ユーザ像を作成するための手がかりとして，ユーザが映画に対して付与したタグの利用を検討した．ユーザごとのタグ集合を文書とみなしてトピックモデルを適用した結果，純愛・心温まる作品や，青春・学園系作品など，各ユーザが視聴する映画の傾向をある程度把握できることを確認した．この結果や，各ジャンルの映画に対する評価傾向などに基づき，例えば「ヒューマンドラマを好んで視聴し，特に親子間や夫婦間の人間関係を題材とした作品が好み」，「世間で評価されている作品よりも自身で選んだ作品を好む傾向にある」などのプロフィール文を仮想ユーザに対して生成した．作成した仮想ユーザ像の妥当性について確認するため，アンケート調査を数回行った．アンケートでは，作成したプロフィール文とともに「仮想ユーザのもととなった当該ユーザが高評価した映画」，「当該ユーザが低評価した映画」，「他のユーザが高評価した映画」，「他のユーザが低評価した映画」からそれぞれ5件ずつ選択して提示し，プロフィール文で描写されるユーザが各映画を好むと思うかどうかについてそれぞれ評価してもらった．50名に回答してもらうアンケートを3回行った結果，映画の内容と一致するプロフィール文を手がかりとして回答する傾向があること，全体的に高評価と回答する傾向が見られることなど，今後に活用できる知見が得られた．この他，映画以外を対象アイテムとした仮想ユーザ抽出の準備として，レシピデータセットの知識グラフ化，楽曲プレイリストから獲得した楽曲分散表現の分析などを進めた．

这项研究旨在基于与虚拟用户的互动建立一个新的信息建议框架。今年，我们专注于检查使用电影推荐系统使用电影推荐系统来提取典型用户图像的vusers的方法，并对提取的vusers的有效性进行初步研究。我们考虑使用用户给电影提供的标签作为创建虚拟用户映像的线索。由于应用主题模型，每个用户的一组标签都被视为文档，我们确认我们可以在某种程度上了解每个用户观看的电影的趋势，例如纯净的爱情和令人心动的工作，以及青年和学校的作品。基于这些结果以及每种类型的电影的评估趋势，我们为虚拟用户产生了个人资料句子，例如“我更喜欢观看人类戏剧，尤其是基于父母和孩子之间的关系或已婚夫妇之间的关系而偏爱的作品”，并且“我倾向于喜欢我自己选择的作品而不是公众赞扬的作品。”我们多次进行了调查，以确认创建的Vuser图像的有效性。在调查中，从“由用户低估的电影来源”中选择了以下五个，以及他们创建的个人资料句子，以及“由用户评为低估的电影的用户评为高度评价”的电影，“由其他用户高度评价的电影”，以及“被其他用户评为低调的电影”，以及他们被要求用户占据看法句子中的个人资料是否占据看法。经过三项调查要求50人回答后，我们获得了将来可以使用的知识，例如倾向于以符合电影内容作为指导的个人资料句子做出响应，并倾向于以较高的总体评分做出回应。此外，为了准备将Vusers提取为电影以外的目标项目，我们继续进行食谱数据集的知识图表，并分析从歌曲播放列表中获得的分布式音乐表示。