- 著者
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山下諒
谷 謙治
高見 一正
- 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オーディオビジュアル複合情報処理(AVM) (ISSN:09196072)
- 巻号頁・発行日
- vol.2008, no.69, pp.51-56, 2008-07-16
- 被引用文献数
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ユビキタス環境の進展と共に、個人の趣味嗜好に応じたコンテンツ配信サービスが求めわられている。ユーザのログ情報を解析することで趣味嗜好を分析・推定し、個人の状況に適合するコンテンツを推薦するサービスも提供されつつある。通話以外にも高度な機能が付加された携帯電話において、そのユーザの多くが利用しているメールに着目し、多くのユーザが利用している絵文字を部分的に分析することにより、気分を推定する方式が提案されている。本稿では、気分推定精度の向上を図るため、絵文字だけでなく様々な感情表現に利用されている顔文字も解析する方法を提案する。具体的には、各文字から連想する気分要素を抽出し、各文字を気分要素とそのベクトル値で定義する.また、評価システムを試作し、アンケートにより提案方式の有効性を評価する.更に、ユーザの気分と密接に関係している音楽に着目して、「コードの数」 「音の強弱」 「メロディパターン」 などの曲調特徴に基づく楽曲推薦法を提案する。As the ubiquitous environment is taking root, there are calls for services that deliver content appropriate for the individual user's personal interests and preferences. Services are already being provided that deduce the interests or preferences of the user by analyzing his or her log data and provide content appropriate for his or her physical / mental / emotional state. A method of deducing the state of mind of the user has been proposed, which analyzes pictographic characters in emails sent by mobile phones. In this paper, we attempt to improve the accuracy of state-of-mind deduction by analyzing not only pictographic characters but also emoticons that many people use to express their feelings explicitly. We have developed an algorithm for extracting state-of-mind elements associated with each pictographic character or emoticon, and defining it with vector values of these elements. We have developed a prototype system, and verified the effectiveness of the algorithm by having a group of students use the system. We have applied the algorithm to the selection of music, which is considered to be close related to people's feelings. Specifically, we have proposed a method of selecting an appropriate piece of music based on a music type, which is represented by the "number of chords", "sound strength", and "melody pattern" in a piece of music.