著者

齋藤 悠貴 清 雄一 田原 康之 大須賀 昭彦

雑誌

研究報告知能システム(ICS) (ISSN:2188885X)

巻号頁・発行日

vol.2022-ICS-205, no.2, pp.1-4, 2022-02-14

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近年,EC サイト等でで「こちらもおすすめ」といったユーザの嗜好に関連したアイテムの機械的な推薦がしばしばみられる.多くの場合,このようなレコメンデーションには協調フィルタリングと呼ばれる推薦手法が採られる.ただし,協調フィルタリングでは購入データや評価データ等の嗜好ベースの情報しか考慮できず,アイテムが持つメタ的な情報が考慮されない問題点が存在する.本研究では,特にアニメ作品に関して,協調フィルタリングの一手法による評価データのみを考慮した特徴量の抽出に加え,アニメ制作業界の関係性を考慮した特徴量の再抽出を試みた.「誰がどの作品を好む」といった情報だけでなく,「誰がどの作品を作ったか」といった情報を組み込んだ特徴量を抽出することを目的とする.業界の関係性の再現にあたっては,グラフを用いた.アニメごとに関連づけられた人・企業の要素を繋いでネットワークとすることで,業界の関係性の再現を試みた.特徴量の再抽出には GCN (Graph Convolutional Network) を用いた.提案プロセスと業界の関係性を考慮しない場合とで特徴量を客観評価によって比較すると,提案プロセスがより高い精度をマークしており,業界の関係性を考慮することの有効性が示唆された.