著者

中島 太郎 渡辺 尚 樽口 秀昭

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.2001, no.15, pp.7-12, 2001-02-20

被引用文献数

1

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放送のデジタル化に伴う多チャンネル化により,ユーザが番組選択の際に要求される労力も大きくなる.本稿ではユーザが過去に視聴した番組や入力したキーワードなどを保存した履歴データベースを用い,MBRによりユーザの過去の特性から現在入力されたキーワードの意味を推測し,番組表からユーザが見たいと予想される番組を探し出すユーザエージェントを構築する.まずユーザが入力するキーワードのパターンを分類し,視聴履歴とユーザが現在入力したキーワードの関係を調べた.次にキーワード入力のない場合の視聴履歴も含めたユーザの視聴履歴全般を利用し,検索対象期間以外の入力がない場合にも推薦できるように拡張した.This paper discusses a user support system for selecting TV programs with user agent which use history database of users. This system is needed when a TV user has wide selection of programs available, because of digital broadcasting. When a user wants to see a program, the user inputs keywords for search, then this agent judge suitable programs depending on the situation from history by MBR(Memory-Based Reasoning). In this paper, we experiment history-keyword relation. The agent use the history not only when user input keywords, but also when user only input date and span for search.

著者

隆朋也 渡辺 尚 樽口 秀昭

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 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.42, no.12, pp.3130-3143, 2001-12-15

被引用文献数

13

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放送のデジタル化にともなう多チャネル化により,ユーザが番組選択の際に要求される労力も大きくなる.本論文では,ユーザの代わりにTV番組表の膨大な情報を処理し,ユーザの好みにあうと推測される番組を推薦することによって,ユーザによる番組の発見と選択を支援するTV番組選択支援エージェントTesta(TElevision program Selection supporT Agent)を提案する.Testaはユーザが過去に視聴した番組の情報や,番組検索の際に入力したキーワードを視聴履歴データベースに保持する.番組検索時には,MBR(Memory-Based Reasoning)に基づく手法を用いて,視聴履歴に蓄えられたユーザの過去の特性から,入力されたキーワードとの関連性が高いキーワードを推測し,これらを補った検索文字列を用いて番組表の検索を行う.検索結果は番組評価値によって順位づけされ,ユーザに提示される.本論文では,入力キーワードがTestaの検索結果に与える影響を評価するために,ユーザが入力するキーワードを,視聴履歴内のデータとの関連性に基づいて分類し,キーワードの種類による検索結果の違いを比較する実験を行う.さらに,ユーザがキーワードを入力しなかった場合にも番組推薦を行えるようにTestaを拡張し,その性能を評価する.In this paper, we propose an agent called Testa(TElevision program Selection supporT Agent),which helps a user to find and select a recommendatory TV programfrom so many ones.This kind of system is useful when a user has wide choices of many TV programs,which are available because of digital broadcasting.Testa handles vast information about TV programs in behalf of a user,and recommends some programs which will be expected to matchwith the user's taste.A user inputs some keywords when the user wants to find a program.Testa adds some related keywords from viewing-history databaseusing MBR-based reasoning,retrieves TV program table using these keywords,and lists up the results with recommendation ranking.To evaluate the effect of inputted keywords on search results,we classify user-inputted keywords by the relation tothe information in history,and compare the quality of search results derived from keywords in each class.We also improve Testa so that it can retrieve programseven if a user doesn't input any keyword,and examine the performance of this feature.