著者

奥 健太 中島 伸介 宮崎 純 植村 俊亮

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.48, no.11, pp.162-176, 2007-06-15

参考文献数

24

被引用文献数

12

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本論文では,ユーザの状況に応じて適切な情報を提供する状況依存型情報推薦システムのプロトタイプを提案する.膨大な情報からユーザの嗜好に合致する情報を提供する手法として,情報推薦システムに関する研究が行われているが,ユーザのそのときの状況(時間帯や天気,同伴者,予算など)に応じて変化するユーザの嗜好に対し,柔軟に対応することは容易ではない.そこで我々は,状況に応じて変化するユーザの嗜好を適切にモデル化する手法を提案した.本論文では,このモデル化手法を適用した状況依存型情報推薦システムのプロトタイプを提案し,検証実験に基づいて,提案手法の評価を行った.この中で,提案手法であるコンテクスト依存型情報フィルタリングとコンテクスト依存型協調フィルタリングの有効性や特長の違いを明らかにするとともに,対象コンテンツの特徴パラメータの最適化に関して考察した.This paper proposes a prototype of a context-aware recommendation system which provides users with contents appropriate to their contexts. There have been many studies of recommendation systems which provide users with contents suited to their preferences. However, it is not easy to adapt these recommendations to changing contexts (e.g., time of day, weather, companions and budget). Thus, we propose a method which takes into account users' preferences as well as their current context. This paper also introduces a prototype of a context-aware recommendation system using the method, and evaluates our proposed methods. In our experiments, we explore the strengths and weaknesses both Context-Aware Information Filtering and Context-Aware Collaborative Filtering. Lastly, we discuss optimization of the feature parameters of contents.