| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-02-21 17:00
ユーザの動作情報を用いたコンテンツの関心度推定に関する検討 ～ 複数ユーザを導入した特徴統合の有効性検証 ～
○上川恭平・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
本稿では，ユーザの動作情報を用いたコンテンツの関心度推定において，複数ユーザを導入した特徴統合の有効性検証を行う．コンテンツ視聴時のユーザの動作情報は，ユーザのコンテンツに対する関心と関連があり，関心度の推定に有用であることが報告されている．さらに，関心度推定の対象であるターゲットユーザの動作情報は，他のユーザの動作情報とも関連があるため，複数ユーザの動作情報を協調的に利用することで，ターゲットユーザの関心度の推定精度向上が期待される．そこで，本稿では，複数ユーザの動作情報を利用可能であるsemi-supervised ordinally multi-modal Gaussian process latent variable model (semi-OMGP)に着目する．コンテンツおよび複数ユーザの動作情報から算出した特徴量をsemi-OMGPにより統合することで得られる特徴量を用いた関心度の推定精度を検証することにより，複数ユーザの動作情報の利用の有効性を確認する． |
| （英） |
In this paper, we verify the effectiveness of feature integration with multi-user behavior information for interest level estimation in contents. Users' behavior information during viewing contents is correlated with the users' preferences for the contents, and is effective for interest level estimation. Furthermore, since behavior information of the target user, which is the target of interest level estimation, is correlated with behavior information of other users, the accuracy of interest level estimation is expected to be improved by simultaneously using the behavior information of target user and other users. Therefore, in this paper, we focus on semi-supervised ordinally multi-modal Gaussian process latent variable model (semi-OMGP), which is one of the methods that can use behavior information of multiple users. semi-OMGP integrates features calculated from content and multi-user behavior information, and we verify the accuracy of interest level estimation based on the integrated features to confirm the effectiveness of using multi-user behavior information. |
| キーワード |
（和） |
特徴統合 / ガウス過程 / 複数ユーザ / 動作情報 / 関心度推定 / / / |
| （英） |
Feature integration / Gaussian process / Multiple user / Behavior feature / Interest level estimation / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 46, no. 6, ME2022-45, pp. 103-107, 2022年2月. |
| 資料番号 |
ME2022-45 |
| 発行日 |
2022-02-14 (MMS, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
AIT ME MMS IEICE-IE IEICE-ITS |
| 開催期間 |
2022-02-21 - 2022-02-22 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
online |
| テーマ（和） |
画像処理、一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2022-02-AIT-ME-MMS-IE-ITS |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
ユーザの動作情報を用いたコンテンツの関心度推定に関する検討 |
| サブタイトル（和） |
複数ユーザを導入した特徴統合の有効性検証 |
| タイトル（英） |
A Note on Interest level Estimation Using Users' Behavior Information |
| サブタイトル（英） |
Validating the Effectiveness of Feature Integration with Multiple Users |
| キーワード(1)（和/英） |
特徴統合 / Feature integration |
| キーワード(2)（和/英） |
ガウス過程 / Gaussian process |
| キーワード(3)（和/英） |
複数ユーザ / Multiple user |
| キーワード(4)（和/英） |
動作情報 / Behavior feature |
| キーワード(5)（和/英） |
関心度推定 / Interest level estimation |
| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
上川 恭平 / Kyohei Kamikawa / カミカワ キョウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
前田 圭介 / Keisuke Maeda / マエダ ケイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ |
| 第4著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第34著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2022-02-21 17:00:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
MMS2022-20, ME2022-45, AIT2022-20 |
| 巻番号（vol） |
vol.46 |
| 号番号（no） |
no.6 |
| ページ範囲 |
pp.103-107 |
| ページ数 |
5 |
| 発行日 |
2022-02-14 (MMS, ME, AIT) |
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