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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-22 14:30 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・松井くにお（金沢工大）  IBISML2022-44 |
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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． |
| （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 / / / / / |
| （英） | Machine Learning / Collaborative Filtering / Recommendation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 325, IBISML2022-44, pp. 6-13, 2022年12月. | |
| 資料番号 | IBISML2022-44 | |
| 発行日 | 2022-12-15 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2022-44 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2022-12-22 - 2022-12-23 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto University |
| テーマ（和） | 機械学習一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2022-12-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川崎 勝悟 / Shogo Kawasaki / カワサキ ショウゴ |
| 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) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松井 くにお / * * / |
| 第2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) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-22 14:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2022-44 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.325 |
| ページ範囲 | pp.6-13 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2022-12-15 (IBISML) |
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