Realization of User-Centric Retrieval and Recommendation across Different Social Media Platforms

实现以用户为中心的跨不同社交媒体平台的检索和推荐

基本信息

  • 批准号:
    16J02042
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.08万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2016
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2016-04-22 至 2018-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究は,異種ソーシャルメディアに散在するマルチメディアコンテンツやユーザの情報を集約し,ユーザ個々人に最適な検索・推薦を実現することを目的としている.平成29年度は,まず,ユーザの嗜好に合致するマルチメディアコンテンツを高精度かつ効率的に取得するための理論構築を行った.具体的には,ソーシャルメディアのユーザは,意見や感情すなわち自身の嗜好をマルチメディアコンテンツのセンチメントによって表現するという報告に着想を得て,マルチメディアコンテンツからセンチメント特徴を抽出し,画像・テキスト特徴と統合的に解析する理論を構築した.その結果,YouTubeとTwitterという異種ソーシャルメディアを対象として,画像・テキスト・センチメント特徴の統合的な解析によって,ユーザの嗜好に合致したマルチメディアコンテンツが高精度かつ効率的に検索・推薦可能となることを明らかにした.さらに,マルチメディアコンテンツの画像・テキスト特徴に加え,トピックの抽象度を考慮した新たな類似度を定義することで,異なる時刻に生成されたマルチメディアコンテンツを適切に比較可能とする理論を構築した.その結果,マルチメディアコンテンツのトピックのトレンド変化を把握可能とし,マルチメディアコンテンツを高精度に検索可能とする新たな手法を実現した.ユーザの満足度を調査する被験者実験を行うことで,トレンド変化を考慮しない従来の検索法と比べ,望むマルチメディアコンテンツが効果的に検索可能となることが確認された.以上の通り,本年度は,異種ソーシャルメディアに散在するマルチメディアコンテンツやユーザの情報を集約し,ユーザ個々人に最適な検索・推薦を実現するための理論構築を行い,実験によってその有効性を確認した.
This study aims to collect information on the most suitable information for different types of people. In 2009, the company launched a series of high-precision research projects. The concrete problem is that the opinions and feelings of the people are different, and their hobbies and interests are different. As a result, YouTube and Twitter have different kinds of content, such as content, images, videos, etc., and the integration of features, such as content, images, videos, etc. A new definition of the concept is proposed. The result is that the new method can be realized by grasping the possibility of high precision detection. The investigation of the full extent of the investigation is carried out by the investigation team. The investigation team shall consider the investigation method and the investigation method. The investigation team shall confirm the investigation result. This year, we will focus on the theoretical construction of the most suitable research and recommendation for different people, and confirm the feasibility of the research.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
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会议论文数量(0)
专利数量(0)
Hierarchical content group detection from different social media platforms using Web link structure
北海道大学大学院情報科学研究科メディアダイナミクス研究室 研究室メンバー
北海道大学大学院信息科学研究生院媒体动力学实验室实验室成员
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Simultaneous Realization of Multiple Music Video Applications Based on Heterogeneous Network Analysis Via Latent Link Estimation
異種特徴の関連性を活用したネットワーク解析に基づく音楽動画コンテンツの推薦に関する一検討-ユーザの好みを反映可能とする特徴変換による高精度化-
利用不同特征之间关系的基于网络分析的音乐视频内容推荐研究 - 通过能够反映用户偏好的特征转换提高准确性 -
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    松本 有衣;原川 良介;小川 貴弘;長谷山 美紀
  • 通讯作者:
    長谷山 美紀
Extracting hierarchical structure of content groups from different social media platforms using multiple social metadata
  • DOI:
    10.1007/s11042-017-4717-7
  • 发表时间:
    2017-05
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Daichi Takehara;Ryosuke Harakawa;Takahiro Ogawa;M. Haseyama
  • 通讯作者:
    Daichi Takehara;Ryosuke Harakawa;Takahiro Ogawa;M. Haseyama
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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原川 良介其他文献

教育コンテンツの画像およびテキスト特徴がユーザの閲覧行動に与える影響の一考察
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    大友 一馬;原川 良介;飯坂 正樹;岩橋 政宏
  • 通讯作者:
    岩橋 政宏
エッジの補完を導入したツイートクラスタリングの高精度化に関する検討
引入边缘补全提高推文聚类精度的研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    滝村 祥司;原川 良介;小川 貴弘;長谷山 美紀
  • 通讯作者:
    長谷山 美紀
畳み込みニューラルネットワークにおける解釈性向上のための画像の属性分類に関する一検討
提高卷积神经网络可解释性的图像属性分类研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    滝村 祥司;原川 良介;小川 貴弘;長谷山 美紀;堀井 風葉,前田 圭介,小川 貴弘,長谷山 美紀
  • 通讯作者:
    堀井 風葉,前田 圭介,小川 貴弘,長谷山 美紀
視線データを用いた画像注視時に誘起される感情の推定に関する検討 ―KDLPCCAに基づく特徴変換の導入による高精度化―
使用注视数据估计图像注视过程中诱发的情绪的研究 - 通过引入基于 KDLPCCA 的特征转换提高准确性 -
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    滝村 祥司;原川 良介;小川 貴弘;長谷山 美紀;堀井 風葉,前田 圭介,小川 貴弘,長谷山 美紀;松本 有衣,原川 良介,小川 貴弘,長谷山 美紀;松井 太我,斉藤 直輝,小川 貴弘,浅水 仁,長谷山 美紀
  • 通讯作者:
    松井 太我,斉藤 直輝,小川 貴弘,浅水 仁,長谷山 美紀
正準相関分析を導入したFactorization Machinesに基づくツイート推薦の高精度化に関する検討
基于典型相关分析的因子分解机提高推文推荐准确率的研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    滝村 祥司;原川 良介;小川 貴弘;長谷山 美紀
  • 通讯作者:
    長谷山 美紀

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  • 作者:
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マルチスケール構造モデリングの実現による行動変容を促す検索・推薦システムの開発
开发通过实现多尺度结构建模促进行为改变的搜索和推荐系统
  • 批准号:
    23K28193
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
マルチスケール構造モデリングの実現による行動変容を促す検索・推薦システムの開発
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  • 批准号:
    23H03503
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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    21K17861
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

相似海外基金

和漢書テキストデータベースに対する知的情報検索システムの研究開発
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  • 批准号:
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    2024
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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    24K14905
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    2024
  • 资助金额:
    $ 1.08万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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    2024
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オンライン購買行動支援の実現に向けた情報要求抽出および適応的情報検索基盤の研究
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    23H03400
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  • 资助金额:
    $ 1.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Investigating the complexity of human information search
研究人类信息搜索的复杂性
  • 批准号:
    578254-2023
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.08万
  • 项目类别:
    Postdoctoral Fellowships
ユーザとコンテンツの関係性表示に基づく受容性を高める情報検索基盤の構築
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  • 批准号:
    21K12147
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.08万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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  • 批准号:
    20J14823
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    2020
  • 资助金额:
    $ 1.08万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
How Confidence Influences Information Search Strategies
信心如何影响信息搜索策略
  • 批准号:
    2261863
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 1.08万
  • 项目类别:
    Studentship
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知道了