抄録
RD-002
セレンディピティを考慮した情報推薦システムの提案
打矢隆弘・吉久宗一・内匠 逸(名工大)
ユーザにとって常に新鮮であり新しい発見のある推薦を実現するために,本研究では情報推薦において意外性を表す指標である「セレンディピティ」について着目し,ユーザにとって有益な情報推薦を行うシステムを提案する.従来の研究では推薦精度のみに着目することが多かったが,本研究では知名度やソーシャルグラフといった従来の推薦にはない要素を付加し意外性の高い推薦を行うことによって,推薦効果を大幅に向上することができると考える.