行動履歴と嗜好に基づくグループ向けコンテンツ推薦手法の提案

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  • コウドウ リレキ ト シコウ ニ モトズク グループ ムケ コンテンツ スイセン シュホウ ノ テイアン
  • Content Recommendation for Known Group Based on Behavioral History and Individual Preference

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抄録

本論文は，家族や友人，恋人といった互いを知っているグループに対して適したコンテンツを推薦するアルゴリズムを提案する．推薦精度向上のために，グループメンバ内の誰の嗜好が重視されるかなどのコンテンツ選択傾向に着目した．そこで，本論文では個々人のコンテンツに対する嗜好と，グループでの行動履歴を用いてグループメンバ間のパワーバランスを推測し，そのパワーバランスに基づいて推薦スコアを算出する手法について提案する． TV 番組を対象にした推薦精度の検証実験を行った結果，提案手法は推薦精度を向上させ，興味があるが意外・知らなかったコンテンツを推薦するのに有益であることを示した．

This paper proposes an algorithm to estimate the appropriate content for groups of people who know each other. In order to achieve high recommendation accuracy, we focus on the group characterize, which is the content selecting tendency of the group. Our algorithm estimates the group characterize and calculates recommendation scores based on the Power Balance Map using individual preference for genres and shared history. We verify that the proposed algorithm recommends appropriate content for groups. Evaluation results show that our proposal improves recommendation accuracy and may help to find Novel Content.

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