Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2024-11-11 |
タイトル |
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タイトル |
ニュースを身近に:日常風景からのニュース推薦 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Making News Familiar: News Recommendation from Daily Scenery |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
知識伝達・教育支援 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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北海道大学大学院情報科学院 |
著者所属 |
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株式会社日本経済新聞社 |
著者所属 |
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株式会社日本経済新聞社 |
著者所属 |
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株式会社日本経済新聞社 |
著者所属 |
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株式会社日本経済新聞社 |
著者名 |
田邉, 耕太
石原, 祥太郎
山田, 健太
青田, 雅輝
又吉, 康綱
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ユーザの閲覧傾向に合わせたニュース記事の推薦はニュース配信サービスで一般的になっているが,ユーザの興味関心の幅を広げるという観点では課題が残る.本研究では,ユーザに新たな気づきを与える目的で,まだ十分に調査されていない手段としてユーザからの画像の入力に着目する.具体的にはユーザの日常を切り取った身近な画像の入力を想定し,画像内に映る物体に関するニュース記事を推薦することで,存在を認知していなかった話題への興味関心を喚起できるかを検証する.実装したシステムでは,視覚言語モデルを用いて入力画像から物体名を抽出し,それぞれによるニュース記事の検索結果を表示する.ユーザ実験を通じて,実装したシステムは平均 0.12 の割合でセレンディピティの要件(本研究では関連性・新規性・意外性)を満たすニュース記事の推薦を実現でき,ユーザからの入力画像を用いたニュース推薦の有用性が示唆された. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11838947 |
書誌情報 |
研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)
巻 2024-UBI-84,
号 13,
p. 1-8,
発行日 2024-11-11
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8698 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |