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第153回データベースシステム研究発表会

第153回データベースシステム研究発表会(DBS研究会)に参加し,「推薦」のセッションの座長を務めさせていただきました.

第153回データベースシステム研究発表会 HP
http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/event/dbs153.html

以下,このセッションの発表論文の内容と,私の感想です.

■推薦(13:00~14:40)
(13) A-2-1
      ニコニコ動画のログデータを用いたソーシャルノベ ルティのある動画の発見に関する研究
      ○平澤真大(電気通信大学),小川祐樹(産業技術総合研究所),諏訪博彦,太田敏澄(電気通信大学)

ニコニコ動画において,「もっと評価されるべき」というタグがついている動画を,一般的にまだ認知されていなくて,なおかつ質の高いものとみなし,それを教師信号として,そのような動画を機械学習で識別するという研究.「もっと評価されるべき」というタグを教師信号と見なす考え方が面白いと思った.再生回数の多くない動画に対して,提案手法を適用すると,良質だがまだ認知されていないものが推薦されることになる.
ただ,識別に用いている特徴量は,セレンディピティに関連するようなものではなかったので,同じ手法を動画全般に適用すると,やはり質の高いものが推薦されると思われる.有用性は申し分ないように思うが,学術的にはもう一工夫あると良いと思う.

(14) A-2-2
      contextHashtagの提案とそれを用いたTwitterユーザ向けイベント推薦システム
      ○海江田 隆博,黄 宏軒,川越 恭二(立命館大学)

ハッシュタグを用いてユーザにイベントを推薦する研究.ハッシュタグを,あらかじめ決めておいた特徴量で表現することで,一般化を行い,ユーザが興味をもったイベントに類似するイベントを推薦してくれるものであった.

(15) A-2-3
      Want listを用いた購買支援と情報推薦
      ○楊 斐,清光英成,大月弘一,森下淳也(神戸大学)

Want listを一つのユーザからの興味に関する情報の入力と捉えているようだったが,そのような入力方法はたくさん考えられる中,なぜWant listなのかについて,考えを明確にして欲しかった.

(16) A-2-4
      Twitterを利用したソーシャルニュース記事推薦システム
      ○早川 豪,尾内 理紀夫(電気通信大学),
      岡部 誠(電気通信大学/独立行政法人科学技術振興機構さきがけ)

Twitterのフォロワのつぶやきを使って,それらのテキスト内容と,ニュース記事のテキスト内容を用いて,ニュース記事を推薦してくれるという研究.情報推薦の基本手法は,コンテンツに基づくフィルタリングと協調フィルタリングに大別されるが,この研究はそれらのハイブリッドに属する.そのハイブリッドな点が生み出す利点と,フォロワという特徴がもたらす価値が明確になると面白い研究になると思われる.

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