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. LOIS, ライフインテリジェンスとオフィス情報システム (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.109, no.272, pp.81-87, 2009-11-05

被引用文献数

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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。