著者
秋山 高行 小原 清弘 谷崎 正明
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. ISEC, 情報セキュリティ (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.109, no.271, pp.81-87, 2009-11-05

ユーザの嗜好に基づいた最適な情報を提示する推薦技術は、精度が上がるほど、提示情報に新鮮味や意外性がなくなるという課題がある。本報告では、ユーザがserendipityを感じる(意外に良い)情報を推薦するシステムを実現するために、人間の嗜好に関する仮説を立て、その仮説を元に推薦方式を提案し、仮説の実証実験を行った。その結果、ユーザ嗜好を反映するコンテンツ間類似度を用いることによって、serendipityを感じるコンテンツを検索できることを示した。

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