@article{oai:uec.repo.nii.ac.jp:00009180,
 author = {住元, 宗一朗 and SUMIMOTO, Soichiro and 中川, 博之 and NAKAGAWA, Hiroyuki and 田原, 康之 and TAHARA, Yasuyuki and 大須賀, 昭彦 and OHSUGA, Akihiko},
 issue = {11},
 journal = {電子情報通信学会論文誌,D,情報・システム},
 month = {Nov},
 note = {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．, 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.},
 pages = {1800--1811},
 title = {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},
 volume = {J94–D},
 year = {2011},
 yomi = {スミモト, ソウイチロウ and ナカガワ, ヒロユキ and タハラ, ヤスユキ and オオスガ, アキヒコ}
}