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

基于展示用户与内容的关系，构建提高接受度的信息搜索平台

• 批准号: 21K12147
• 负责人: 北山 大輔
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kogakuin University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12147/
• 关键词: 情報推薦; 情報検索; ユーザインタラクション; コンテンツ受容性; ユーザモデル

以下の2つのサブテーマに取り組むことで，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を構築する．2年度目においては以下の内容に取り組んだ．(A) ユーザレビューやテキストを用いたユーザの興味およびコンテンツの特徴表現方式2年度目においては，観光地に関する特徴表現の抽出として，口コミレビューからなる体験ベクトル表現を実現し，その応用として体験ベクトル表現間の相性を判定して推薦システムを構築し評価した．また，投稿動画に関して，投稿者の感情表現を補足するための動画ドメイン特有の語句とその周辺感情を可視化する手法を開発した．(B)ユーザとコンテンツの関係性の可視化に基づくコンテンツ受容性を高める情報検索2年度目においては，観光地に関する特徴表現を利用して，複数人の利用者による観光旅行計画において，話し合いの活性化を目的とした観光地推薦チャットボットの構築を行った．その結果，利用者間の嗜好を匿名化したうえで観光地候補を推薦することが話合いの活性化に効果があり，受容性を高める可能性があることが示唆された．また，Web検索において，ユーザの興味に類似するユーザ，もしくは非類似なユーザがどの検索結果を選択するのかという予測を提示することで，コンテンツの選択性を高める手法についても検討を行った．さらに，ユーザが抱えているタスクを実行しやすくするためのタスク分割手法についての分析にも取り掛かった．これらは提示されたコンテンツを受容するという観点からさらに検討を進めて，より能動的にコンテンツ選択を行う支援方法と位置付けることができる．

The following 2 items are selected from the group consisting of: (A)In the second year, we will extract the characteristic performance of the related objects and realize the performance of the object, and determine the phase between the performance of the object and the recommended object. The animation of contribution is related to the development of the method of visualizing the emotion of the contributor. (B)The visualization of the relationship between the two groups is based on the high receptivity of the group. The information search is based on the high receptivity of the information search. The information search is based on the high receptivity of the group. The information search is based The user's preference is anonymous. The user's preference is active. Web search results selection, search results, search results, search results In this case, the analysis method is used to extract the information from the database. This is a reminder of how to receive information, how to select information, how to support information, and how to position information.

项目成果

商品知識獲得のための評判トピック選定および自動質問Botの提案

精选热门话题并提出自动提问机器人获取产品知识的建议

• 发表时间: 2022
• 作者: Takahiro Sakai;Hiroshi Sugimura;Masao Isshiki;波木井征，北山大輔;小竹神，北山大輔;相羽 芳浩，北山 大輔;藤本菜々美，北山大輔;田中誠也，北山大輔
• 通讯作者: 田中誠也，北山大輔

Generation of Overview-Oriented Search Results Using Ordered Structure of Word Occurrences in Technical Blogs

使用技术博客中单词出现的有序结构生成面向概述的搜索结果

• 发表时间: 2021
• 作者: Masaru Hakii;Daisuke Kitayama
• 通讯作者: Daisuke Kitayama

旅行計画支援Bot のための属性の分布に基づく観光スポットの推薦

基于属性分布的旅游规划支持机器人的景点推荐

• 发表时间: 2022
• 作者: 宮下 翼;吉田 稔;松本 和幸;西村 良太;北 研二;高田 盾作，北山 大輔
• 通讯作者: 高田 盾作，北山 大輔

情報偏食の軽減における検索結果UI の評価

搜索结果UI在减少信息偏差方面的评估

• 发表时间: 2022
• 作者: Takahiro Sakai;Hiroshi Sugimura;Masao Isshiki;波木井征，北山大輔;小竹神，北山大輔;相羽 芳浩，北山 大輔;藤本菜々美，北山大輔;田中誠也，北山大輔;関峰，高田盾作，北山大輔;益田匡史，北山大輔
• 通讯作者: 益田匡史，北山大輔

視野の広い情報取得のための他者の観点のSERP上への提示方法の評価

评估如何在 SERP 上呈现其他人的观点，以从广泛的角度获取信息

• 发表时间: 2023
• 作者: Toyofumi Fujiwara;Jae‐Moon Shin;Atsuko Yamaguchi;小竹 神，北山 大輔
• 通讯作者: 小竹 神，北山 大輔