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  1. 学術論文等

コンテンツ投稿型SNSにおける未知性と意外性を考慮した推薦エージェントの提案

https://uec.repo.nii.ac.jp/records/9180
https://uec.repo.nii.ac.jp/records/9180
901f0c36-66cc-4edd-b8c6-3591216acef3
名前 / ファイル ライセンス アクション
j94-d_11_1800.pdf j94-d_11_1800 (1.6 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2019-05-09
タイトル
タイトル コンテンツ投稿型SNSにおける未知性と意外性を考慮した推薦エージェントの提案
言語 ja
タイトル
タイトル A Recommender Agent Providing Novelty and Serendipity on Social Media SNS
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題 推薦システム
キーワード
主題 フォークソノミー
キーワード
主題 未知性
キーワード
主題 意外性
キーワード
言語 en
主題 recommend system
キーワード
言語 en
主題 folksonomy
キーワード
言語 en
主題 novelty
キーワード
言語 en
主題 serendipity,
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 住元, 宗一朗

× 住元, 宗一朗

ja 住元, 宗一朗

ja-Kana スミモト, ソウイチロウ

en SUMIMOTO, Soichiro

Search repository
中川, 博之

× 中川, 博之

ja 中川, 博之

ja-Kana ナカガワ, ヒロユキ

en NAKAGAWA, Hiroyuki

Search repository
田原, 康之

× 田原, 康之

ja 田原, 康之

ja-Kana タハラ, ヤスユキ

en TAHARA, Yasuyuki

Search repository
大須賀, 昭彦

× 大須賀, 昭彦

ja 大須賀, 昭彦

ja-Kana オオスガ, アキヒコ

en OHSUGA, Akihiko

Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 近年増加したコンテンツ投稿型SNSでは日々膨大にコンテンツが増え続けるため,嗜好には合っているもののユーザが見逃してしまうようなコンテンツは少なくない.また,多くの推薦技術では精度を重視するあまり,その推薦結果に面白みがないという課題がある.本論文では,主に音楽,イラスト,詩等の創作者向けであるコンテンツ投稿型SNSにおける未知性,意外性を考慮した推薦手法について述べる.未知性に関しては,質の高いコンテンツを投稿する投稿者(有力投稿者)に注目し,コンテンツの質を確保しつつもロングテールのテール部分に属する,ユーザがまだ知らないコンテンツを推薦する.意外性に関しては,多くのコンテンツ投稿型SNSで利用されているFolksonomyを利用する.以上の二つの推薦部からなる推薦エージェントを提案し,イラスト投稿型SNSであるPixivの実データを用い,未知性,意外性に関する評価実験を実施した.その結果,推薦リストの6割に未知性,意外性のあるコンテンツが含まれ,本研究の有効性が確かめられた.
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In recent years, a huge amount of contents is growing rapidly on SNS-based system. This makes users hard to find the contents that match their preferences. To solve this problem, many research on recommendation techniques are proposed. However, because most of them focus too much on accuracy of recommendation, the recommended contents are usually not interesting for users. In this paper, we proposed a recommender agent that discovers contents from SNS-based systems in terms of novelty and serendipity. We evaluated our method by conducting an experiment with real data on an illustration SNS-based system, Pixiv, and the result shows that 60 percent of the contents in recommendation list containing novelty or serendipity.
書誌情報 ja : 電子情報通信学会論文誌,D,情報・システム

巻 J94–D, 号 11, p. 1800-1811, 発行日 2011-11-01
出版者
出版者 電子情報通信学会
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1881-0225
権利
権利情報 Copyright © 2011 IEICE
関連サイト
識別子タイプ URI
関連識別子 http://search.ieice.org/index.html
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-05-15 09:41:38.905202
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