コンテンツのユーザに与える感情を考慮したコンテンツ推薦手法の検討

DOI 情報処理学会

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抄録

マイクロブログやレビューサイトなどの情報サービス上の膨大な情報からユーザの共感や興味を喚起する情報を提供することは重要である．情報サービス上の発言には，感想や評価などのようなユーザがコンテンツに対して抱いた感情を含む発言が多く存在する．このような感情を考慮することで共感や興味を抱くコンテンツの推薦が可能である．しかし，協調フィルタリングのように類似したユーザから推定される感情を考慮するだけでは，推薦対象となるコンテンツがユーザの感情に与える影響は十分に考慮されていないため，コンテンツが与える感情との関係を考慮する仕組みが必要である．本研究では，コンテンツのユーザに与える感情を考慮したコンテンツ推薦手法を提案する．提案手法は，コンテンツに対してユーザが抱く感情およびコンテンツが与える感情を，ユーザの発言履歴から感情判定モデルにより8種の感情値として算出する．推薦処理では協調フィルタリングを適用することにより，ユーザの感情間の類似性に基づいて，未知のコンテンツに抱く感情を算出し，コンテンツが与える感情との関係性を考慮したコンテンツ推薦を行う．ユーザが抱く感情に類似した感情を与えるコンテンツを提示することで，そのコンテンツに対するユーザの興味を高める効果が期待できる．本研究では，マイクロブログの1つであるTwitterを対象とした実験により，提案手法の実現可能性と有効性を検証する．

It is important to provide information that evokes users' empathy and interest from the vast amount of information on information services such as microblog and review sites. It would be possible to recommend content that makes a user have empathy and interest to it by considering such emotions, however, it is insufficient to consider only emotions predicted from similar users like collaborative filtering, since it does not consider the influence that the content to be recommended will give on user's emotion. In this study, we propose a method for content recommendation using user's emotions derived from contents. The proposed method calculates the emotion held by a user for a content and the emotion given by the content as eight types of emotion values from a history of user's utterances. In the recommendation process, collaborative filtering is applied to calculate emotions in unknown content based on the similarity between emotions of users, and suitable contents are recommended based on the relationship with emotions given by content. In this study, we verify the feasibility and effectiveness of the proposed method through experiments using Twitter, which is one of microblog services available on the Web.

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