著者

小野 智弘 本村 陽一 麻生 英樹

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2005, no.111, pp.79-84, 2005-11-15

被引用文献数

3

---

近年の情報やコンテンツの爆発的な増大およびユーザニーズの多様化に伴い,ユーザが欲する情報の選択を支援する推薦システムへの要求が益々高まっている.映画鑑賞の場合,家族と観るか恋人と観るか,元気であるか沈んでいるか等,状況や気分に応じてユーザの嗜好は変化する.これまでの推薦方式はユーザの履歴情報やプロファイル,コンテンツの特徴に基づいて推薦を行う方式が主流でユーザの状況に関わらず同じ結果となってしまう.一方場所などの状況に基づいて推薦候補を絞りこむ方式も提案されているが同一の状況に対してはどのユーザにも同じコンテンツが推薦されてしまう.筆者らはこれらの問題を解決するためにユーザの履歴やプロファイル等の情報と気分や場所などの状況の依存関係をベイジアンネットにより表現し,個人差と状況に応じて最適なコンテンツを推薦する方式の研究を行っており,本発表ではこの経過を報告する.With the flood of various information and contents through the Internet, the need for recommendation systems that assist users in finding the information they desire is increasing. In case of movie recommendation, user preference may change according to his situation such as mood and location etc.. Existing approaches which use user profiles and/or histories are insufficient as they provide the same results regardless of users' situation. Context-aware methods such as location-based services are neither sufficient as they cannot provide personalized recommendation. In this paper we propose a recommendation system which achieves context-aware personalized recommendation based on Bayesian network by making use of various information related to user profiles, histories, situations, and content attributes.