| 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 |
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