著者

澤井 里枝 有安 香子 藤沢 寛 金次 保明

雑誌

研究報告データベースシステム(DBS)

巻号頁・発行日

vol.2010-DBS-151, no.43, pp.1-8, 2010-11-05

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近年,放送予定番組の中からユーザの好みに合った番組を推薦する手法が多数提案されている.従来の手法では,番組の視聴履歴やWebの閲覧履歴などを収集することでユーザの好みを学習し,推薦する番組を判定するものが多かった.しかし,そのような履歴データは,テレビをあまり見ていないユーザや,個人情報を公開しないユーザなどからは収集できない.さらに,本人の履歴を利用する手法では,新しい種類の番組や嗜好の変化への対応が困難という問題があった.そこで本研究では,ソーシャルネットワークサービス(SNS)からユーザどうしの関係や他ユーザの書込みを取得し,協調フィルタリングにより番組推薦する手法を提案する.SNSを利用することで,履歴データやWebへの書込みが取得できないユーザも対象とすることが可能となる.また本手法では,単に本人の好みに合った番組を推薦するだけでなく,流行の番組や友人が視聴している番組などユーザが知らなかった番組も推薦する.