| 講演名 | 2023-01-19 セレンディピティを考慮したニッチコンテンツのレコメンドシステム 川崎 勝悟(金沢工大), |
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| 抄録(和) | 近年，インターネット上ではAmazonや楽天などのECサイトや，You tubeやSpotifyなどの配信サービスが数多く普及している．これらのデジタルマーケティング領域においては，大手ECサイト・通販サイトなどでユーザーの好みに合ったコンテンツを推薦する技術であるレコメンドシステムが実装されている．しかし，現状のレコメンドシステムでは，ターゲットとなるユーザーにとって目新しいコンテンツがレコメンドされないケースや興味の沸かないコンテンツがレコメンドされるケースが多々存在する．そこで本研究では，課題点であるセレンディピティ性の欠如をユーザーのコンテンツに対する熟知度と推薦するコンテンツの知名度を考慮することで解決し，新たなレコメンドシステムの手法として本システムを提案する． |
| 抄録(英) | In recent years, the Internet has seen the proliferation of e-commerce sites such as Amazon and Rakuten, and numerous distribution services such as You tube and Spotify. In these digital marketing areas, recommendation systems, a technology that recommends content suited to user preferences, have been implemented at major e-commerce and mail-order sites. However, with the current recommendation system, there are many cases where the content is not new or uninteresting to the target users. Therefore, we propose this method as a new perspective for recommender systems by solving the lack of serendipity, which is an issue in this research, by considering the user's perception of the content and the name recognition of the content to be recommended. |
| キーワード(和) | 機械学習 / 協調フィルタリング / レコメンドシステム / セレンディピティ |
| キーワード(英) | Machine Learning / Collaborative Filtering / Recommendation / serendipity |
| 資料番号 | ICM2022-37,LOIS2022-37 |
| 発行日 | 2023-01-12 (ICM, LOIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS / ICM |
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| 開催期間 | 2023/1/19(から2日開催) |
| 開催地（和） | 北九州国際会議場 |
| 開催地（英） | Kitakyushu International Conference Center |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィス情報システム、ビジネス管理、一般 |
| テーマ（英） | Practical Use of Lifelog, Office Information System, Business Management, etc. |
| 委員長氏名（和） | 戸田 浩之(NTT) / 野村 祐士(富士通) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Toda(NTT) / Yuji Nomura(Fujitsu) |
| 副委員長氏名（和） | 茂木 学(拓殖大) / 三好 優(NTT) / 高橋 英士(NEC) |
| 副委員長氏名（英） | Manabu Motegi(Takushoku Univ.) / Yu Miyoshi(NTT) / Eiji Takahashi(NEC) |
| 幹事氏名（和） | 深江 一輝(長崎大) / 齋藤 晴美(NTT) / 加藤 能史(NTT) / 内海 哲哉(富士通) |
| 幹事氏名（英） | Kazuki Fukae(Nagasaki Univ.) / Harumi Saitou(NTT) / Yoshifumi Kato(NTT) / Tetsuya Uchiumi(Fujitsu) |
| 幹事補佐氏名（和） | 笹川 真奈(NTT) / 山本 嶺(電通大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Mana Sasagawa(NTT) / Ryo Yamamoto(Univ. of Electro-Comm) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Life Intelligence and Office Information Systems / Technical Committee on Information and Communication Management |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | セレンディピティを考慮したニッチコンテンツのレコメンドシステム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Serendipity-aware niche content recommendation system |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 協調フィルタリング / Collaborative Filtering |
| キーワード(3)（和/英） | レコメンドシステム / Recommendation |
| キーワード(4)（和/英） | セレンディピティ / serendipity |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 川崎 勝悟 / Shogo Kawasaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 金沢工業大学(略称：金沢工大) Kanazawa Institute of Technology(略称：KIT) |
| 発表年月日 | 2023-01-19 |
| 資料番号 | ICM2022-37,LOIS2022-37 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | ICM-337,LOIS-338 |
| ページ範囲 | pp.36-41(ICM), pp.36-41(LOIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-01-12 (ICM, LOIS) |